linhyptest
線形仮説検定
構文
p = linhyptest(beta,COVB,c,H,dfe)
[p,t,r] = linhyptest(...)
説明
p = linhyptest(beta,COVB,c,H,dfe)
は、パラメーター ベクトルにおける仮説検定の p 値 p
を返します。beta
は、k 個のパラメーター推定のベクトルです。COVB
は、パラメーター推定の k 行 k 列の推定された共分散行列です。c
と H
は、H*b = c
の形式で帰無仮説を指定します。ここで b
は、beta
によって推定された未知のパラメーターのベクトルです。dfe
は COVB
推定に対する自由度で、COVB
が推定ではなく既知の場合は Inf
になります。
beta
が必要です。残りの引数は以下のような既定値をもちます。
COVB = eye(k)
c = zeros(k,1)
H = eye(K)
dfe = Inf
H
が省略された場合、c
は、k 個の要素をもち、全パラメーター ベクトル全体に対する帰無仮説の値を指定しなければなりません。
メモ
次の関数は、linhyptest
の入力引数 COVB
としての使用に適した出力を返します。nlinfit
、coxphfit
、glmfit
、fitmnr
、regstats
、および robustfit
。nlinfit
は COVB
を直接返します。fitmnr
は共分散行列を MnrMdl.CoefficientCovariance
で返します。残りの関数は COVB
を stats.covb
で返します。
[p,t,r] = linhyptest(...)
は、仮説行列 H
の検定統計量 t
と順位 r
も返します。dfe
が Inf
または与えられていない場合、t*r
は r
の自由度をもつカイ二乗統計量になります。dfe
が有限値として指定されている場合、t
は、r
と dfe
の自由度をもつ F 統計量です。
linhyptest
は、パラメーター推定に対する漸近正規分布に基づいて検定を実行します。regstats
または glmfit
のように、パラメーターの共分散は使用可能な推定手順の後に使用できます。線形回帰の場合は、p 値は正確になります。他の手順の場合、p 値は近似され、尤度比に基づく他の手順より精度が落ちる可能性があります。
例
hald.mat
のデータに多重線形モデルを当てはめます。
load hald stats = regstats(heat,ingredients,'linear'); beta = stats.beta beta = 62.4054 1.5511 0.5102 0.1019 -0.1441
最後の 2 つの係数が 0 である F 検定を実行します。
SIGMA = stats.covb; dfe = stats.fstat.dfe; H = [0 0 0 1 0;0 0 0 0 1]; c = [0;0]; [p,F] = linhyptest(beta,SIGMA,c,H,dfe) p = 0.4668 F = 0.8391
バージョン履歴
R2007a で導入