与えられた共分散行列を使う、lm または glm の当てはめの係数の検定です。R の lmtest::coeftest() と同等です。
lm
glm
lmtest::coeftest()
各係数の推定値を、その標準誤差 (共分散の対角成分の平方根) で割ったものを、df を自由度とする t 検定、または z 検定で検定します。既定の df は、lm では残差の自由度、glm では、すべての分布族について Infinity (z 検定) です (lmtest と同じ既定です。glmSummary は、分散パラメータを推定する分布族では t 検定を使うため異なります)。対角成分が負、NaN、または無限大の分散である共分散はエラーです (R では NaN になります)。対角成分だけを使います (行列が対称かどうかは確認しません。R と同じです)。vcovHC または vcovCL の結果 (または当てはめ自身の共分散) については、標準誤差は共分散を 2 のべき乗の単位で使って求めるため、行列の値が Infinity や 0 になる箇所でも正しくなります (応答の値が 1e±300 付近の場合)。この記録は返された行列のオブジェクトに属します。その行列のコピー (vcov.map((r) => r.slice())、structuredClone、JSON) はこの記録を失い、コピーが持つ値になります (値が 0 の箇所では se は 0、z は Infinity、p は 0)。結果そのもの、または元の行列を渡してください。
df
Infinity
glmSummary
vcov.map((r) => r.slice())
structuredClone
lm または glm の結果です。
const fit = lm([1, 2, 3, 4, 5, 6], [1.1, 2.3, 2.8, 4.5, 4.9, 6.4]);const t = coeftest(fit, { vcov: (f) => vcovHC(f, { type: "HC1" }) });t.stdError; // [0.17608, 0.049777]t.pValue; // [0.72421, 0.0000324] コピー
const fit = lm([1, 2, 3, 4, 5, 6], [1.1, 2.3, 2.8, 4.5, 4.9, 6.4]);const t = coeftest(fit, { vcov: (f) => vcovHC(f, { type: "HC1" }) });t.stdError; // [0.17608, 0.049777]t.pValue; // [0.72421, 0.0000324]
与えられた共分散行列を使う、
lmまたはglmの当てはめの係数の検定です。R のlmtest::coeftest()と同等です。各係数の推定値を、その標準誤差 (共分散の対角成分の平方根) で割ったものを、
dfを自由度とする t 検定、または z 検定で検定します。既定のdfは、lm では残差の自由度、glm では、すべての分布族についてInfinity(z 検定) です (lmtest と同じ既定です。glmSummaryは、分散パラメータを推定する分布族では t 検定を使うため異なります)。対角成分が負、NaN、または無限大の分散である共分散はエラーです (R では NaN になります)。対角成分だけを使います (行列が対称かどうかは確認しません。R と同じです)。vcovHC または vcovCL の結果 (または当てはめ自身の共分散) については、標準誤差は共分散を 2 のべき乗の単位で使って求めるため、行列の値が Infinity や 0 になる箇所でも正しくなります (応答の値が 1e±300 付近の場合)。この記録は返された行列のオブジェクトに属します。その行列のコピー (vcov.map((r) => r.slice())、structuredClone、JSON) はこの記録を失い、コピーが持つ値になります (値が 0 の箇所では se は 0、z は Infinity、p は 0)。結果そのもの、または元の行列を渡してください。