Test dell'equivalenza di modelli non nidificati

Diciamo che è una funzione lineare di xe un manichino d . La mia ipotesi è che d stessa è come un indice edonistica di un vettore di altre variabili, Z . Ho il supporto per questo in un M A N O V A di Z (cioè z 1 , z 2 , ..., z n ) su d . Esiste un modo per testare l' equivalenza di questi due modelli:$y$$x$$d$$d$$Z$$MANOVA$$Z$$z_1$$z_2$$z_n$$d$

Modello 1: $y = b_0 + b_1 \cdot x + b_2\cdot d + e_1$

Modello 2: $y = g_0 + Z\cdot G + e_2$

dove è il vettore colonna dei parametri.$G$

Per cominciare devi definire il concetto di equivalenza . Si potrebbe pensare che due modelli siano equivalenti quando producono quasi la stessa precisione di previsione (questo sarebbe rilevante per le serie temporali e i dati del pannello), un altro potrebbe essere interessato se gli adattamenti del modello sono vicini . Il primo è oggetto di diverse convalide incrociate (di solito Jack-Knife o alcuni test fuori campione, Rob lo accuracy()fa bene), il secondo serve a minimizzare alcuni criteri di informazione.

$BIC$$AIC$

Una bella discussione è dato in must-have-it prenotare da Cameron e Trivedi (capitolo 8.5 fornisce un eccellente rassegna dei metodi), i dettagli teorici più specifici sono trovato a Hong e Preston qui .

$R^2$

$LR$$J$

Infine, secondo i tag, potresti essere interessato solo alle Rfunzioni:

library(lmtest)
coxtest(fit1, fit2)
jtest(fit1, fit2)

fit1fit2coxtest$LR$jtest$J$