※ 引述《[email protected] (咖啡王子)》之铭言： > 我知道OLS可以做chow test > 但是不确定Logistic regression能不能做 chow test > 请协助解答小弟的问题 如就统计量而言, 那是由普通回归模型而来, 而且事实上 假设了两组资料误差变异数相同. 因此, 该统计量当然不 能套用在 logistic regression models. 然而, 就 "检定" 的精神而言, 当然可以有 logistic 回 归的 Chow test. 只要了解 Chow test 在做甚麽,计算了 甚麽, 任何型式的回归模型都可有 Chow test. Chow test 是在做甚麽? 这检定是在检定 H0: 两组资料模型及参数完全一致 Ha: 两组资料模型相同但系数值不同 因此, 其检定统计量是 (假设参数值相同之 RSS 增量)/(df 增量) F = ---------------------------------------------- (允许参数值不同之 RSS)/(允许参数值不同之 df) 因此, 就 logistic regression 而言, 检定统计量是 X^2 = (假设参数值相同之 deviance 增量) = (假设参数值相同之 deviance) - (允许参数值不同之 deviance) 而自由度即是允许参数值不同比假设参数值相同多出几个 参数. -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海