作者a22735557 (哥的小辣椒)
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标题[问题] 回归与LRT,Wald,Score test
时间Wed Oct 24 11:12:36 2018
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各位大家好，有几个问题想做询问：
1. 线性回归分析中，检定解释变数是否为常态是否可以等价於检定模型误差(error)是否
符合常态~N(0,sigma^2)，因线性回归时模型假设包含error要符合常态分配。
2. 线性回归分析中，检定解释变数是否彼此变异数同质是否可以等价於检定模型误差(er
ror)是否具有变异数同质，因线性回归时模型假设包含error要符合变异数同质。
3. 检定共线性时之跑相关系数问题(例多重类别中若一个变项中含有北、中、南三种类别
要如何与另外一个单纯连续型态的变项跑相关系数，因我只查到2个类别与连续(point-bi
s)，查不到3个类别以上的..)
4. Wald test and Score test相关问题(使用时机差异)，目前我仅知其公式差异与前者
不需要分配後者要，但仍然不太了解这两者的使用时机大多为如何。
5. Likelihood ratio test的使用时机，以及其与Neyman-Pearson lemma的关系。
因後者根据我浅薄的认知是，LRT 就是其中一种强力检定，那为何较少看到检定中使用LR
T? 而是较常看到t,F,chisq等检定？还是其实他们是等价的？(抱歉这个问题可能很智障)
谢谢!
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1F：→ hsnuyi: 1. no 2. no 5. 你不知道distribution 10/24 12:15
好的，谢谢大大
3F：→ andrew43: 3. 检查vif在这种情况通常也有效10/24 20:12
我有想过用这个跟容忍度，只是在想所以是否可以在我说的条件下跑相关系数0.0，谢谢
你!
※ 编辑: a22735557 (39.9.194.61), 10/24/2018 20:38:20
4F：→ andrew43: 如果类别是有序的，相关可能还有点意思。 10/24 20:44
5F：→ andrew43: 若是无序，那其实是关心共变数在组间coverage是否足够10/24 20:49
6F：→ yhliu: 你是否误会了 "解释变数"? 解释变数哪需要"彼此变异数同质"10/25 08:21
7F：→ yhliu: 而且, 回归模型的基本假设之一要求误差项与各解释变数独立, 10/25 08:23
8F：→ yhliu: 又怎可能 "解释变数是否为常态" 等价於 "误差符合常态"?10/25 08:25
是，我没有彻底贯通观念，不好意思，谢谢指点!
※ 编辑: a22735557 (39.8.133.223), 10/25/2018 16:02:35