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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。cH 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。dfeCOVB 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、COVB 入力引数として使用に適した出力を linhyptest に返します。nlinfitcoxphfitglmfitmnrfitregstatsrobustfitnlinfit は、COVB を直接返し、他の関数は COVBstats.covb に返します。

[p,t,r] = linhyptest(...) は、仮説行列 H の検定統計量 t とランク r も返します。dfeInf または与えられていない場合、t*rr 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、rdfe 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。

hald.mat のデータに多重線形モデルを近似します。

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
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