如何在只有一个向量的R中运行Wald/Score/似然比测试？
如何在只有一个向量的R中运行Wald/Score/似然比测试？
提问于 2016-10-02 00:52:30
我已经手工计算了测试数据，但想确认我的答案是正确的。我不知道从哪里开始，在给向量赋值之后。
在大样本情况下，Wald检验统计量、分数检验统计量和似然比检验统计量近似均具有chisquare df=1分布。Y~二项(1，π)，P(Y=1)=pi，P(Y=0)=1-pi.观察到，i=1 to m与Y相同。
对于m= 10和数据(0，1，0，0，1，0，0，1，0)，使用这些统计量检验空假设pi=0.3。
免责声明:虽然这是与作业有关的，但R部分不是作业的一部分.我很好奇我是否能在R中运行这个问题来确认我的答案。
回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2016-10-02 02:11:29
你需要在你的glm中加入一个"1“来表示一个固定的术语。
x=c(0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0)
glm(x~1)这相当于拟合一个GLM没有数据，只是一个拦截。
Stack Overflow用户
发布于 2016-10-02 07:49:36
您需要设置一个偏移项，表示logg- on标度上的空假设：
glm( dat ~ offset(rep(log(0.3/0.7),10)), family=binomial)
Call: glm(formula = dat ~ offset(rep(log(0.3/0.7), 10)), family = binomial)
Coefficients:
(Intercept)
1.17e-12
Degrees of Freedom: 9 Total (i.e. Null); 9 Residual
Null Deviance: 12.22
Residual Deviance: 12.22 AIC: 14.22截距估计值基本上是0，因为观察到的概率是假设值；然而，事件的数量太少，以至于无论结果如何，在常规水平上的统计意义都不太可能确定。P值是数据不符合假设值的概率，而在这种情况下则是如此。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/39812874
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