J'ai ajusté un modèle linéaire général dont la probabilité logarithmique est .L u
Maintenant, je souhaite tester si les coefficients sont les mêmes.
- Tout d'abord, test global : la probabilité logarithmique du modèle réduit est . Par test de rapport de vraisemblance, le modèle complet est significativement meilleur que le modèle réduit avec .L r p = 0,02
- Ensuite, ? Le modèle réduit est . Le résultat est que n'est PAS différent de avec . y = β 0 + β 1 ⋅ ( x 1 + x 2 ) + β 2 x 3 β 1 β 2 p = 0,15
- De même, ? Ils sont différents avec . p = 0,007
- Enfin, ? Ils ne sont PAS différents avec . p = 0,12
C'est assez déroutant pour moi, car je m'attends à ce que le global soit inférieur à , car évidemment est un critère beaucoup plus strict que (qui génère ).0,007 β 1 = β 2 = β 3 β 1 = β 3 p = 0,007
C'est-à-dire, puisque je suis déjà " confiant" que ne tient pas, je devrais être "plus confiant" que ne tient pas. Donc mon devrait descendre.
Suis-je les tester à tort? Sinon, où ai-je tort dans le raisonnement ci-dessus?