私はいくつかのデータにlogisitic回帰モデルをフィッティングしました。モデル結果の関数であるwald統計量を計算する必要があります。Pythonの統計モデルlogit waldテスト入力
私の問題は、ドキュメントから、waldテストが入力として必要としていることを理解できないことです。具体的には、R行列とは何ですか？
モデルを訓練してテストするのに使ったデータをR行列として入力してみましたが、これは正しいとは思いません。ただし、このテストの例はありません。私は同じ質問をcrossvalidatedに求めましたが、撃墜されました。
種類ワルドテストは予測が有意であるかどう形態の、試験するために使用される
に関して：
W =（beta_hat - beta_0）/ SE（beta_hat） 〜N（0,1）
何らかの理由で、プレディクタをテストに入力する必要があります。 t.testとf.testの例から判断すると、テストする内容を示す文字列またはタプルを入力する方が簡単かもしれません。ここで
はf.testの文字列を使用して、その一例です：あなたはまだ仕事にワルド検定を取得して苦労している場合
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)
：
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)
そして、ここではタプルを使用してexampleですあなたのコードを含めて、それを動作させるのを助けることができます。