Wald 检验可用于测试模型中的一个或多个参数是否等于某些值。
此检验通常用于确定回归模型中的一个或多个预测变量是否等于零。
我们对此测试使用以下无效假设和替代假设：
H 0：一些预测变量都等于零。
H A : 并非集合中的所有预测变量都等于零。
如果我们未能拒绝原假设，那么我们可以从模型中删除指定的一组预测变量，因为它们在模型拟合方面没有提供统计学上的显着改进。
以下示例显示了如何在 R 中执行 Wald 测试。
示例：R 中的 Wald 检验
对于此示例，我们将使用 R 中内置的mtcars数据集来拟合以下多元线性回归模型：
mpg = β 0 + β 1 disp + β 2 carb + β 3 hp + β 4 cyl
以下代码显示了如何拟合此回归模型并查看模型摘要：
model <- lm(mpg ~ disp + carb + hp + cyl, data = mtcars)
summary(model)
Call:
lm
Original: https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/125129425
Author: Mrrunsen
Title: 如何在 R 中执行 Wald 测试
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