pglm回归对象的Wald测试

是一种统计检验方法，用于评估广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）中回归系数的显著性。在GLM中，回归系数表示自变量对因变量的影响程度。

Wald测试基于Wald统计量，其计算方式为将回归系数与其标准误相除，得到一个服从标准正态分布的检验统计量。通过比较该统计量与给定显著性水平的临界值，可以判断回归系数是否显著。

优势：

1. 简单易用：Wald测试是一种常用的统计检验方法，计算简单，易于理解和实施。
2. 适用性广泛：Wald测试适用于广义线性模型中各种类型的回归分析，包括二项式回归、泊松回归等。
3. 提供显著性判断：通过Wald测试，可以判断回归系数是否显著，从而评估自变量对因变量的影响是否具有统计学意义。

应用场景：

Wald测试在各种领域的数据分析中都有广泛应用，例如：

1. 医学研究：用于评估药物对疾病治疗效果的影响。
2. 金融领域：用于分析市场因素对股票价格的影响。
3. 社会科学：用于研究社会因素对人群行为的影响。

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