Python statsmodels logit wald Testeingabe

Question

Ich habe ein logistisches Regressionsmodell zu einigen Daten hinzugefügt, alles funktioniert gut. Ich muss die Wald-Statistik berechnen, die eine Funktion des Modellergebnisses ist.

Mein Problem ist, dass ich aus der Dokumentation nicht verstehe, was der wald test als Eingabe benötigt? Insbesondere was ist die R-Matrix und wie wird sie erzeugt?

Ich habe versucht, einfach die Daten einzugeben, die ich verwendet habe, um das Modell als R-Matrix zu trainieren und zu testen, aber ich denke nicht, dass das korrekt ist. Die Dokumentation schlägt vor, die Beispiele zu untersuchen, aber keines gibt ein Beispiel für diesen Test. Ich habe auch die gleiche Frage auf der Gegenvalidierten gestellt, aber wurde abgeschossen.

freundlichen Grüßen

http://statsmodels.sourceforge.net/0.6.0/generated/statsmodels.discrete.discrete_model.LogitResults.wald_test.html#statsmodels.discrete.discrete_model.LogitResults.wald_test

Answer 1

Der Wald-Test verwendet, um zu testen, ob ein Prädiktor signifikant ist oder nicht, von der Form:

W = (beta_hat - beta_0)/SE (beta_hat) ~ N (0,1)

Also irgendwie wollen Sie die Prädiktoren in den Test eingeben. Nach dem Beispiel von t.test und f.test kann es einfacher sein, eine Zeichenfolge oder ein Tupel einzugeben, um anzuzeigen, was Sie testen.

Hier ist ihr Beispiel eine Zeichenfolge für die f.test mit:

from statsmodels.datasets import longley 
from statsmodels.formula.api import ols 
dta = longley.load_pandas().data 
formula = 'TOTEMP ~ GNPDEFL + GNP + UNEMP + ARMED + POP + YEAR' 
results = ols(formula, dta).fit() 
hypotheses = '(GNPDEFL = GNP), (UNEMP = 2), (YEAR/1829 = 1)' 
f_test = results.f_test(hypotheses) 
print(f_test) 

Und hier ist sie example ein Tupel mit:

import numpy as np 
import statsmodels.api as sm 
data = sm.datasets.longley.load() 
data.exog = sm.add_constant(data.exog) 
results = sm.OLS(data.endog, data.exog).fit() 
r = np.zeros_like(results.params) 
r[5:] = [1,-1] 
T_test = results.t_test(r) 

Wenn Sie immer noch kämpfen, um den Wald-Test an der Arbeit , schließe deinen Code ein und ich kann versuchen, damit es funktioniert.