5 Questions
Was ist der Wald-Test?
Ein statistischer Test, der Einschränkungen auf statistische Parameter überprüft
Was ist die Verteilung des Wald-Tests unter der Nullhypothese?
Eine χ2-Verteilung
Welcher Vorteil hat der Wald-Test gegenüber dem Lagrange-Multiplikator-Test und dem Likelihood-Quotienten-Test?
Er erfordert nur die Schätzung des unbeschränkten Modells
Welche Aussage über die Verteilung des Wald-Tests ist korrekt?
Die Verteilung des Wald-Tests ist unbekannt
Was bewertet der Wald-Test?
Die Gültigkeit der Nullhypothese
Study Notes
Definition des Wald-Tests
- Der Wald-Test ist ein statistischer Test zur Überprüfung von Nullhypothese in Regressionmodellen.
Verteilung des Wald-Tests
- Die Verteilung des Wald-Tests unter der Nullhypothese folgt einer Chi-Quadrat-Verteilung mit einem Freiheitsgrad.
Vorteile des Wald-Tests
- Der Wald-Test hat gegenüber dem Lagrange-Multiplikator-Test und dem Likelihood-Quotienten-Test den Vorteil, dass er auch für komplexe Modelle mit vielen Regressoren und wenigen Beobachtungen angewendet werden kann.
Eigenschaften des Wald-Tests
- Der Wald-Test ist asymptotisch Chi-Quadrat-verteilt.
- Die Verteilung des Wald-Tests konvergiert für große Stichprobenumfänge gegen eine Chi-Quadrat-Verteilung.
Anwendung des Wald-Tests
- Der Wald-Test bewertet, ob ein bestimmter Regressor in einem Regressionmodell signifikant ist oder nicht.
Teste dein Wissen über den Wald-Test in der Statistik! Erfahre, wie man statistische Parameter anhand des gewichteten Abstands zwischen der unbeschränkten Schätzung und ihrem hypothetischen Wert unter der Nullhypothese überprüft. Finde heraus, wie die Präzision der Schätzung dabei eine Rolle spielt und wie man die Wahrscheinlichkeit bestimmt, dass eine Einschränkung wahr ist
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