«Тест оценки», также называемый «тестом множителя Лагранжа», представляет собой параметрический статистический тест, чтобы проверить, совпадают ли фактические значения параметров или коэффициентов с некоторыми конкретными значениями из регрессионной модели. Основное преимущество этого теста заключается в том, что не требуется оценивать параметры модели при альтернативной гипотезе, поскольку он находит оптимальные значения параметров в функции правдоподобия с помощью метода множителей Лагража.
Модель регрессии может быть линейной моделью или обобщенной моделью. В ATH мы можем указать «семейство» распределения, например, биномиальное, пуассоновское и т. д.
Применение и интерпретация:
Тест Score используется для определения силы предлагаемой модели статистически по отношению к параметрам модели. Если значение p > 0,001, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу (H0). Нулевая гипотеза этого теста состоит в том, что истинное значение параметров равно оптимальным значениям параметров из функции правдоподобия. Если нулевую гипотезу нельзя отвергнуть, то параметры модели действительно взяты из данной выборки. Отсюда можно сделать вывод, что предлагаемая модель статистически представляет данную выборку.
Результатом функции является сводка результатов, дающая статистику Score test, p-значения регрессионной модели и т. д.
Вероятным следующим шагом является выполнение других тестов, таких как другие асимптотически эквивалентные параметрические тесты, такие как тест Вальда и тест отношения правдоподобия, которые можно провести для тщательной проверки истинных значений параметров модели на основе различных методов, таких как оценка максимального правдоподобия и отношения правдоподобия.
Чтобы применить это к реальному набору данных, посетите Analyttica TreasureHunt.
