ทดสอบความเท่าเทียมกันของแบบจำลองที่ไม่ซ้อนกัน

สมมติว่าเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของxและหุ่นd สมมติฐานของฉันอยู่ที่dตัวเองเป็นเหมือนดัชนีประสมของเวกเตอร์ของตัวแปรอื่น ๆ Z ผมได้รับการสนับสนุนในการนี้ในM N O VของZ (เช่นซี1 , ซี2 , ... , Z n ) บนd มีวิธีใดที่จะทดสอบความเท่ากันของโมเดลทั้งสองนี้:$y$$x$$d$$d$$Z$$MANOVA$$Z$$z_1$$z_2$$z_n$$d$

รุ่น 1: $y = b_0 + b_1 \cdot x + b_2\cdot d + e_1$

รุ่น 2: $y = g_0 + Z\cdot G + e_2$

โดยที่คือเวกเตอร์คอลัมน์ของพารามิเตอร์$G$

เพื่อเริ่มต้นด้วยคุณต้องกำหนดแนวคิดความเท่าเทียม หนึ่งอาจคิดว่าทั้งสองรุ่นมีค่าเท่ากันเมื่อพวกเขาทำผลิตเกือบเดียวกันความถูกต้องของการคาดการณ์ (อันนี้จะมีความเกี่ยวข้องสำหรับชุดข้อมูลเวลาและแผง) อีกคนหนึ่งอาจจะสนใจหากพอดีจากแบบจำลองที่มีความใกล้ชิด อดีตเป็นวัตถุสำหรับการตรวจสอบข้ามที่แตกต่างกัน (แจ็คมีดมักจะหรือการทดสอบนอกตัวอย่างบางส่วน Rob accuracy()ทำอย่างนี้), หลังไปเพื่อลดการเกณฑ์ข้อมูลบางอย่าง

$BIC$$AIC$

การอภิปรายที่ดีจะได้รับในต้องมีมันจองโดยคาเมรอนและ Trivedi (บทที่ 8.5 ให้ตรวจสอบที่ดีของวิธีการ) รายละเอียดทฤษฎีเฉพาะเจาะจงมากขึ้นจะพบในฮ่องกงเพรสตันและที่นี่

$R^2$

$LR$$J$

สุดท้ายตามแท็กคุณอาจสนใจRฟังก์ชั่น:

library(lmtest)
coxtest(fit1, fit2)
jtest(fit1, fit2)

fit1fit2coxtest$LR$jtest$J$