為什麼這篇wald統計鄉民發文收入到精華區：因為在wald統計這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者washburn (Just a game)看板Economics標題Re: [請益] LR W...
※ 引述《shamash (歌劇魅影)》之銘言：
: 請問各位一下
: LR test (likelihood ratio test)
: Wald test
: LM test (lagrange multiplier test)
: 到底是在檢驗個什麼碗糕???
: 自問自答一下
: LR Test
: 在MLE下 有一條限制式C(@)出現 @=矽塔
: 造成(@hat)與(@mle)的估計值不一樣
: 兩者分別代入到lnL(@)中 得出來的值分別為lnL(@hat) lnL(@mle)
: 那麼兩者之間的差是否就是LR test 了呢???
: 如果是的話 那之間的差有什麼涵義沒有
: Wald Test
: 由於C(@)限制式的出現 將(@mle)代入C(@)得到C(@mle)
: C(@mle)與@軸之間的高是否就是Wald Test呢???
: LM Test
: 就真的完全不知道他在幹什麼了
: 只大略知道它是在檢驗斜率之間的關係
: 很像是越接近零越好
: 到現在還被這三種檢定搞得一頭霧水
: 希望有人可以指點一下迷津 謝謝
這個問題其實應該是很簡單的. 不過我太不用功, 其實也不是很懂.
班門弄斧一下, 期望能拋磚引玉囉.
Wald test:
在沒有其他限制下, 透過 MLE 對參數做點估計,
根據虛無假設,
觀察參數估計值的檢定統計量是否落在信賴區間之外.
LM test:
以虛無假設作為限制式, 寫出 Lagrange multiplier,
觀察限制式的 lambda 的檢定統計量是否落在信賴區間之外.
LR test:
分別就有及沒有限制式下透過 MLE 估計參數,
觀察其 likelihood ratio 的檢定統計量是否落在信賴區間之外.
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※ 編輯: washburn 來自: 140.112.200.35 (11/14 20:45)