在spss软件进行logistic回归分析wald检验p值在哪里看

wald是什么意思：沃尔德;瓦尔德;森林1、Wald explained that this would be a mistake. 沃尔德解释称，这样做是错误的。2、Where, asked Wald, were the planes that had been hit in other areas? 沃尔德当时问道，那些被击中其他部位的飞机哪里去了？3、Research on Wald Statistics for Unit Root Test 单位根检验中的Wald统计量研究4、Local π-Bayes Optimal Decision Rule in Wald Sense Wald意义下的局部π-Bayes最优决策5、Wald Test of Relative Risk in Paired Design 配对设计下相对危险度的Wald检验6、Like many 10-year-olds, Nick Wald takes private lessons. 与许多10岁大的孩子一样，尼克·沃尔德（Nick Wald）也会在课外开小灶。7、In the light of the wald"s equation, we get a limit theorem of the mixing model. 利用更新理论，随机游动原理及Wald方程，对该模型得到了一个极限定理。8、Finally, Granger causality test and the Wald test to analyze the benefits and risks of overflow overflow. 最后通过Granger因果关系检验和Wald检验来分析收益溢出和风险溢出。

WALD是日本的汽车改装厂，奔驰wald是奔驰的改装车系列。WALD是世界上最著名的豪华汽车改装厂之一，由森太郎先生于1990年5月创建。起初，WALD主要改造国内汽车品牌。后来德系车的改装风格融入本土品牌，受到人们的欢迎。后来受到丰田的青睐，邀请WALD加入MODELLISTA一起设计改装套件，知名度得到提升。后来又重新推出了奔驰wald系列。在中国，有一家名为广州华尔德贸易有限公司的代理商，同时也代理JAOS和仙女等品牌。以WALD为代表的车型主要有奔驰、宾利、宝马、劳斯莱斯、玛莎拉蒂等高端品牌，JAOS主要服务于雷克萨斯、丰田、三菱等知名品牌，仙境设计主要针对保时捷。WALD成立后，森太郎先生发现除了外观的修改，还应注意性能的要求。后来推出了更好的一套车轮、刹车、发动机，尤其是排气系统。完美的声音成了WALD的新追求。如今，WALD推出的每一款产品都受到人们的追捧，在全球拥有20多家直属机构。百万购车补贴

WALD采用铉/锻造轮毂工艺强度高、重量轻、抗蚀性好、尺寸精确 、从而减少耗油量。 安全性更高。

wald检验的原假设是：线性约束成立。沃尔德检验亦称序贯概率比检验、序贯似然比检验。以似然比做统计量的序贯检验。沃尔德检验是数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数（观测或实验次数）,而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、抽多少，这样下去，直至决定停止抽样为止。反之，事先确定抽样个数的那种抽样方案，称为固定抽样方案。提出者背景：亚伯拉罕·瓦尔德（Abraham Wald,1902～1950）， 罗马尼亚裔美国统计学家，1902年10月31日生于罗马尼亚克卢日的一个正统犹太世家，由于宗教信仰的因素，他受教育的机会受到某些限制，而必须靠自修弥补。他的自修取得了极大成效，使他能对希尔伯特 (Hilbert) 的《Foundation of Geometry》提出有价值的见解，并被列入该书的第七版中。这一事实充分显示了他的数学天赋。序贯分析是数理统计学的一个分支。其名称源出于美国统计学家瓦尔德在1947年发表的一本同名著作。在研究决策问题时，不是预先固定样本量（观察数目），而是逐次取样（观察），直到样本提供足够的信息，能恰当地作出决策为止。这样的统计决策过程称为序贯分析。

wald统计量就是这些参数都相等对无约束模型得到参数的估计值。统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的。相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量。需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量。扩展资料：常用的统计量1、平均数、中位数、众数。2、样本均值（即n个样本的算术平均值） ，3、样本方差（即n个样本与样本均值之间平均偏离程度的度量），4、样本极差（样本中最大值减最小值），5、众数，样本的各阶原点矩和中心矩。6、样本的已知函数；其作用是把样本中有关总体的信息汇集起来；是数理统计学中一个重要的基本概念。统计量依赖且只依赖于样本x1,x2,…xn；它不含总体分布的任何未知参数。从样本推断总体（见统计推断）通常是通过统计量进行的。例如x1,x2，…，xn是从正态总体N(μ,1）（见正态分布）中抽出的简单随机样本，其中均值（见数学期望）μ是未知的，为了对μ作出推断，计算样本均值。可以证明，在一定意义下，塣包含样本中有关μ的全部信息，因而能对μ作出良好的推断。这里只依赖于样本x1,x2，…，xn，是一个统计量。参考资料：百度百科-统计量

wald卡方值的不是负数才正常。Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值，因此也不可能是负数。Wald用于对B值进行检验，考察B值是否等于0。若B值等于0，其对应的OR【Exp(B)】为1，表明两组没有显著差异。OR等于B值的反自然对数。Wald值越大，B值越不可能等于0。B值是指回归系数和截距（常数项），可以是负数（负相关时回归系数出现负值）；OR是指定义比数比（oddsratio），其取值范围是0至正无穷，不可能是负数；

Wald检验是一种统计方法，可用于比较两个回归的方差是否显著不同。以下是使用Wald检验比较两个回归的方差的步骤：假设您有两个回归模型，一个是模型A，另一个是模型B，且两个模型都是线性的。计算模型A和模型B的残差平方和（RSS），即将每个观测值的实际值减去模型预测值的差值平方后相加。计算模型A和模型B的自由度，即数据点数减去回归系数数。计算均方误差（MSE）的估计值，即将RSS除以自由度得到。计算Wald统计量，即将模型A的MSE减去模型B的MSE的差值除以两个MSE的平均值，再除以一个MSE的自由度。计算Wald统计量的p值，使用自由度和Wald统计量值作为参数使用Wald分布的累积分布函数计算p值。如果p值小于所选的显著性水平，则可以拒绝原假设，即模型A和模型B的方差不同。如果p值大于所选的显著性水平，则不能拒绝原假设，即模型A和模型B的方差没有显著不同。总之，Wald检验是一种用于比较两个回归模型方差是否不同的方法，其基本思想是通过计算差异的方差并与随机误差的方差进行比较，从而确定两个模型是否具有显著的不同。

了解wald的车友们都知道，WALD作为全球十大豪车改装品牌之一，一直都是改装大牌车系；没想到此次wald和特斯拉model-Y的梦幻联动，为其开发了一整套的改装升级方案；不仅是外观套件实现了升级，wald也对特斯拉的内饰进行了升级改造。新能源汽车市场打开，改装后市场也越发成熟；特斯拉model-Y作为一款比较好的车型，内饰却一直被人所诟病。而WALD追求全面释放爱车生命力，立志让更多人享受奇妙的升级改装。于是WALD投入了更多的精力和成本，根据特斯拉SpaceX火箭概念，采用真皮及意大利Alcantara 合成材料拼接设计，青矾绿与象牙白形成对比度，增加整车的活力与高级感，提供更舒适的用车体验。

wald检验0.0528不显著。瓦尔德值（Wald）是对模型中回归系数（包括常数项）是否为0进行的假设检验统计量，后面的显著性为0.000，小于0.05，说明常数项与0存在显著性差异，也就是常数项不为0。瓦尔德主要从事数理统计研究，用数学方法使统计学精确化、严密化，取得了很多重要成果。

wald历经十个月研发，为特斯拉model-Y量身定制了整套空气动力学部件；前保险杠整体更换，改装后造型更加饱满大气；全碳纤维侧裙线条流畅߅增加流线提升扰流效果；后唇设计也是典型的 WALD风格，线条丰富专业，看起来更加舒适和高级。流线型干碳纤维尾翼增添了较低调的动感气息，展示更为出色的质感与姿态。值得一提的是，改装部件与原厂部件相匹配，围绕着原车安装位，卡扣，螺丝，不破坏原厂安装位置！除此之外，wald也针对性为其推荐了几款适配的锻造轮毂，刹车系统也将进一步升级。

国内新能源汽车销量增长势头良好，纯电市场产品结构不断优化，插混市场份额也有进一步扩大的趋势，新能源汽车市场未来的发展趋势有着非常好的展望。而WALD凭借敏锐的商业嗅觉，早已将特斯拉Model-Y改装升级方案研发提上了日程。新品历经十个月研发u07c5那wald品牌可谓是为了这场新能源汽车改装战场做足了准备，无论是设计方向还是改装技术，都比较成熟。

Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值。Wald用于对B值进行检验。

是在统计模型中测试特定解释变量的方法。二元Logistic回归中Wald检验是一种在统计模型中测试特定解释变量的重要性的方法，适用于各种类型的统计模型。

wald值有一百。wald值在1－100合适，是对原方程（无约束模型）进行估计，得到参数的估计值，再代入约束条件检查约束条件是否成立。

用wald.test()就行，在aod包里。这个函数长成这个样子——wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = NULL, df = NULL, verbose = FALSE)print(x, digits = 2, )里面的参数，简单说一下——Sigma：方差-协方差矩阵2. b：VAR-CoV的矩阵Sigma系数的矢量。3. Terms：一个可选的整数向量确定的系数应联合检验，使用一个瓦尔德chi-squared或F测试。4. L：可选的矩阵。5. H0：零假设6. df：自由度7. verbose：逻辑标量控制量的输出信息。默认值是FALSE，提供最小输出。8. x：瓦尔德检验的对象9. digits：显示检验结果的小数位数。默认为2。

卡方值（Wald）是卡方检验时计算出来的值，卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。最简单和最典型的就是2*2列联表的卡方检验.自由度根据你的样本量来决定，自由度=（行数-1）（列数-1） 。自由度具体没有什么大的实际意义但是它有他的条件：如果是2*2列联表的卡方检验，要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。

Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值。Wald用于对B值进行检验。

WALD是日本的汽车改装厂，奔驰华德是奔驰的一系列改装车。WALD是世界上最著名的豪华车改装厂之一，由森太郎先生于1990年5月创办。起初，WALD主要改装国产汽车品牌。后来德国车的改装风格被融入到本土品牌中，受到人们的欢迎。后来受到丰田的青睐，邀请WALD加入MODELLISTA一起设计改装套件，人气提升。后来，梅赛德斯-奔驰瓦尔德系列重新推出。在中国，有一家机构叫广州华尔德贸易有限公司，也代理JAOS、仙境设计等品牌。以WALD为代表的车型主要包括奔驰、宾利、宝马、劳斯莱斯、玛莎拉蒂等高端品牌，JAOS主要服务于雷克萨斯、丰田、三菱等知名品牌，仙境设计主要针对保时捷。WALD成立后，森太郎先生发现，除了外观改造，还应该注意性能要求。后来，推出了一套更好的车轮、刹车和发动机，尤其是排气系统。完美的声音成了WALD的新追求。如今，WALD推出的每一款产品都受到人们的追捧，全球有20多家直属机构。百万购车补贴

WALD检验是判断拟合结果是否满足系数约束条件的,你这里就是检验是否满足-1+C(2)+C(3)=0检验P值是0.7526,大于显著性水平,所以接受原假设,即满足系数约束条件.

后面有p值的啊，sig这一列我经常帮别人做类似的数据分析的

不会做eviews就别乱点，否则会错的一塌糊涂我经常帮别人做这类的数据分析的

wald检验的检验原假设是每个自变量的总体回归系数为0。Wald检验是个很宽泛的概念，代表一种区别于likelihood ratio和rao"s score检验的思路，即直接检验参数的最大似然估计值和原假设的差异。

1.“卡方值”的意义：卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中，它是卡方检验中的一个主要测试指标，卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。 2.它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率（构成比）以及两个分类变量的关联性分析，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。 3.卡方值是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中，它的作用是检验数据的相关性。 4.如果卡方值的显著性小于0.05，说明两个变量是显著相关的。

Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值。Wald用于对B值进行检验。

B是回归系数,SE是标准误,Wald是检验的统计量

不要怀疑你的眼睛，这确实是一辆铃木Jimny，而不是奔驰G级。在日本，小Jimny已经成为改装商的玩车利器，欧洲的改装商也开始参与其中。这辆小Jeep看起来如此酷炫，我们打赌其它国家的车迷现在一定有点羡慕。Wald是改装界的知名品牌，在劳斯莱斯改装领域取得了巨大的成功，更不用说宝马和奔驰了，现在他们也看上了Jimny这个巨大的机会。让我们来研究一下这辆改装车吧，很多神奇的改变都发生在车头部分。Wald完全改变了前保险杠，也创造了新的大灯，光环和投影仪的设计灵感来自新的G级。引擎盖的设计过于夸张，因为它采用了两层假的车身，但附加的方形指示灯很讨人喜欢，尽管它们并没有太大的意义。保险杠有G63的样子，但同时也借鉴了Ener-G-Force概念车的一些东西。为了获得真正的越野车外观，Wald选择安装了一套坚固的东洋轮胎、新的轮毂和升起的悬挂。螺栓连接的挡泥板喇叭和侧面的排气管似乎是装饰性的。Wald还提供了一个很酷的备用轮罩，附件灯以及一个车顶尾翼。

LR（同时估计非约束模型和约束模型）检验只能检验线性，WALD（估计非约束模型）和LM（估计约束模型）可以检验非线性

Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值。Wald用于对B值进行检验。

还在世。今年65岁。杰瑞米·瓦德是杰里米·维德的译名。杰里米·维德现在最著名的身份是热门电视节目《河中巨怪》的主持人。为了发展钓鱼事业，杰里米·维德于1982年前往印度巡游。之后，杰里米·维德还曾多次前往刚果河和南非，大多都是单人旅行。

不是，wald是chi square值，越大，结合自由度的情况，才能表示越显著

不会的。很多玩车人最怕的就是改装会破坏原车数据；而从wald整个升级过程是在不破坏原车数据的基础上完成的，实现不切割、不破坏原厂件，围绕着原车安装位安装，随时可以还原 ！

性别本省就是分类变量，无序的，直接按照无序变量进入就行了，你前面提到的那种情况，是指有的变量，如家庭收入，年龄等是有序的分类变量，如果符合线性的话，可以直接以连续性变量的形式进入，而不需要哑元化

u200b一直以来，奔驰G系列都以方正硬汉形象吸引着众多精英人士。当然，在硬汉外表之下，奔驰G也一直都保持着真正的硬汉血统，无论是大梁式车身，还是自带3把差速锁构成的强大四驱系统，亦或是强劲的动力系统，这些硬核实力让奔驰G既能越野也能在城市疾驰。而新一代奔驰G W463A上市后在国内更引起一波加价风潮，加价幅度甚至一度高达六七十万。不过，不少购买全新奔驰G车主也有苦恼，那就是无论是老款还是新款，很多车主都会把爱车改装成新款G63的样子，这也就造成了花了200多万，却没有得到应有的“尊崇”感，于是这也造就了不少改装需求。对于这种高端且极具个性的车型而言，并不是随随便便改装就行。想要凸显身份与地位，毫无疑问在改装件选择上也要“衬”得上奔驰大G的高端定位才行。而全新奔驰G在2018年上市不久后，来自日本的高端改装品牌Wald就为奔驰G（G350d/G550/AMG G63）推出了改装套件并名为SPORTS LINE BLACK BISON EDITION，以下我们就来看看这辆 “小姐姐收割器” 奔驰大G改装后有着怎样的风范。在改装套件造型设计方面，WALD还是比较偏向基于原车设计基础上进一步将力量感放大化。特别是前保险杠采用多道肌肉线条进行勾勒，层次感十足，迸发出强烈的硬汉气息。再加上保险杠左右两侧格栅进一步扩大，看起来像“张牙舞爪”一样，冲击力十足。除了让奔驰G看起来更具运动性能范外，也有效加强散热。同时WALD也换上了全新设计的发动机舱盖，造型相当粗犷，相比原厂凸起不少，另外再加上前后打孔设计，同样也能加强大排量涡轮发动机的散热。在车顶，WALD还给奔驰G设计了一排LED探照灯，让车顶同样看起来棱角分明，看起来更加威武。LED探照灯在户外活动时也能有效派上用场。车身侧面，WALD用上相比原厂更宽的翼子板，甚至超过了脚踏板的宽度，让奔驰G显得更宽。值得一提的是其翼子板还采用铆钉设计，通过细节彰显它改装的身份，也更具力量感。轮毂方面也是必不可少的改动，WALD为奔驰G提供了日本制造的22英寸V12C多片式轮毂，这款轮毂设计十分有特色，车轮滚动时就像“斧头”一样旋转，回头率十足。除此之外，WALD还为奔驰G提供了J11以及R11等多种款式轮毂可选择，看起来效果也完全不同，让车主们的个性化得到更好的展现。当然，增加回头率甚至显得霸气侧漏的还有排气管，WALD给奔驰G设计了左右共6出的侧排气，让发动机的怒吼更加浑厚有力。值得一提的是这套排气的设计并没有损失低扭，并且高转马力也得到一些加强，这就是大品牌的实力。车尾的改动也非常明显，相比原厂圆润的后保险杠，WALD设计后明显会变得更加硬朗。首先是重新设计的后保险杠加入了明显的后扰流设计以及中置LED刹车灯，同时后保险杠左右两侧也融入扰流设计，让车尾更具高性能气息。另外原装奔驰G的车顶也略显单调，为此WALD特意设计了如同“飞翼”一般的尾翼，看起来非常特别。经过一番整体的改动，奔驰G的车尾标也换上了WALD、BLACK EDITION英文标，彰显出它与其它奔驰G不一样的个性与身份。结语：对于奔驰G车主而言，选择这款车必然是有着自己的个性与追求。不过随着奔驰G保有量越来越多，它能彰显的个性与地位也有所下降。而WALD给奔驰G设计的改装套件，让奔驰G的硬汉风范得到明显加强，整体看起来好像“钢铁侠”一样，代表着不一样的强大能力。

奔驰wald是什么型号WALD是日本的汽车改装厂，奔驰华德是奔驰的一系列改装车。WALD是世界上最著名的豪华车改装厂之一，由森太郎先生于1990年5月创办。起初，WALD主要改装国产汽车品牌。后来德国车的改装风格被融入到本土品牌中，受到人们的欢迎。后来受到丰田的青睐，邀请WALD加入MODELLISTA一起设计改装套件，人气提升。后来，梅赛德斯-奔驰瓦尔德系列重新推出。在中国，有一家机构叫广州华尔德贸易有限公司，也代理JAOS、仙境设计等品牌。以WALD为代表的车型主要包括奔驰、宾利、宝马、劳斯莱斯、玛莎拉蒂等高端品牌，JAOS主要服务于雷克萨斯、丰田、三菱等知名品牌，仙境设计主要针对保时捷。WALD成立后，森太郎先生发现，除了外观改造，还应该注意性能要求。后来，推出了一套更好的车轮、刹车和发动机，尤其是排气系统。完美的声音成了WALD的新追求。如今，WALD推出的每一款产品都受到人们的追捧，全球有20多家直属机构。百万购车补贴

B值是指回归系数和截距（常数项），可以是负数（负相关时回归系数出现负值）；OR是指定义比数比（odds ratio），其取值范围是0至正无穷，不可能是负数；Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值，因此也不可能是负数。Wald用于对B值进行检验，考察B值是否等于0。若B值等于0，其对应的OR【Exp(B)】为1，表明两组没有显著差异。OR等于B值的反自然对数。Wald值越大，B值越不可能等于0。S.E.是标准误,表示估计值的平均误差.wals是一个统计量,用检验自变量对因变量是否有影响的.它越大,或者说它对应的sig越小,则影响越显著.df是自由度,在分析中不用解释.实践应用中,关键的是解释系数B,或者后面的Exp(B),称为OR.还有sig,其它的可以不管.

B值是指回归系数和截距（常数项），可以是负数（负相关时回归系数出现负值）；OR是指定义比数比（odds ratio），其取值范围是0至正无穷，不可能是负数；Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值，因此也不可能是负数。Wald用于对B值进行检验，考察B值是否等于0。若B值等于0，其对应的OR【Exp(B)】为1，表明两组没有显著差异。OR等于B值的反自然对数。Wald值越大，B值越不可能等于0。S.E.是标准误,表示估计值的平均误差.wals是一个统计量,用检验自变量对因变量是否有影响的.它越大,或者说它对应的sig越小,则影响越显著.df是自由度,在分析中不用解释.实践应用中,关键的是解释系数B,或者后面的Exp(B),称为OR.还有sig,其它的可以不管.

wald检验的原假设是：线性约束成立。今天上课时重新复习了Wald检验和得分检验这两种检验，有一些新的感悟。整理如下，与大家分享。两种检验方法Wald-score test针对以下假设检验问题：0：=0，：≠。其根本的检验逻辑是一样的。根本逻辑：根据样本得出参数 β的估计 u0302β^，然后通过比较 u0302β^与β的“距离”；如果距离近，则不拒绝原假设；距离远即可拒绝原假设。根本逻辑如上，不过两种方法对于“距离”的理解和处理有所不同。Wald方法中，以大样本情况为例，“距离”的表示是我们所熟知的=（ u0302u22120）/（ u0302）。当=时，z近似服从N（0，1）。z是在某种规则标准化后的距离，越接近0，则表示距离越近，越不拒绝原假设。Score test方法中，将 u0302与 0的差异表示为（ u0302）和（0）的差异，其中u（）为函数。在Score test里，u（）即为（）/ ，其中L为对数似然函数。同理，也需要对这个差异进行标准化处理，需要除以u2212 [ ^2（）/^2]。注意：在极大似然估计的情况下， ( u0302)=0，上式可进一步化简。

wald统计量就是这些参数都相等对无约束模型得到参数的估计值。统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的。相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量。需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量。扩展资料：常用的统计量1、平均数、中位数、众数。2、样本均值（即n个样本的算术平均值） ，3、样本方差（即n个样本与样本均值之间平均偏离程度的度量），4、样本极差（样本中最大值减最小值），5、众数，样本的各阶原点矩和中心矩。6、样本的已知函数；其作用是把样本中有关总体的信息汇集起来；是数理统计学中一个重要的基本概念。统计量依赖且只依赖于样本x1,x2,…xn；它不含总体分布的任何未知参数。从样本推断总体（见统计推断）通常是通过统计量进行的。例如x1,x2，…，xn是从正态总体N(μ,1）（见正态分布）中抽出的简单随机样本，其中均值（见数学期望）μ是未知的，为了对μ作出推断，计算样本均值。可以证明，在一定意义下，塣包含样本中有关μ的全部信息，因而能对μ作出良好的推断。这里只依赖于样本x1,x2，…，xn，是一个统计量。参考资料：百度百科-统计量

wald值有一百。wald值在1－100合适，是对原方程（无约束模型）进行估计，得到参数的估计值，再代入约束条件检查约束条件是否成立。

呼应的关系。瓦尔德值（Wald）是对模型中回归系数（包括常数项）是否为0进行的假设检验统计量。

这是日本改装厂 Wald International 为宝马 7 系新推出的套件。WALD 创立于日本 , 目前国际最著名的豪华轿车改装品牌之一

如下：1、Wald Estimator， 对工具变量的估计量。2、Wald Test of Endogeneity，因变量是二分类时。 检验普通Probit模型，与工具变量的IV-Probit之间是否存在系统差异。3、Wald Test, 假设检验中，我们知道对线性约束下模型用F检验。但是如果模型非线性、约束非线性或者扰动项非正态。 和Likelihood Ratio Test, Lagrange Multiplier并立，都是基于极大似然估计的检验。介绍沃尔德检验是数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数（观测或实验次数）,而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、抽多少，这样下去，直至决定停止抽样为止。

Wald用于对B值进行检验，考察B值是否等于0。若B值等于0，其对应的OR【Exp(B)】为1，表明两组没有显著差异。

卡方值（Wald）是卡方检验时计算出来的值，卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。最简单和最典型的就是2*2列联表的卡方检验.自由度根据你的样本量来决定，自由度=（行数-1）（列数-1） 。自由度具体没有什么大的实际意义但是它有他的条件：如果是2*2列联表的卡方检验，要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。

B值是指回归系数和截距（常数项），可以是负数（负相关时回归系数出现负值）；OR是指定义比数比（odds ratio），其取值范围是0至正无穷，不可能是负数；Wald是一个卡方值，等于B除以它的标准误（S.E.）的平方值，因此也不可能是负数。Wald用于对B值进行检验，考察B值是否等于0。若B值等于0，其对应的OR【Exp(B)】为1，表明两组没有显著差异。OR等于B值的反自然对数。Wald值越大，B值越不可能等于0。S.E.是标准误,表示估计值的平均误差.wals是一个统计量,用检验自变量对因变量是否有影响的.它越大,或者说它对应的sig越小,则影响越显著.df是自由度,在分析中不用解释.实践应用中,关键的是解释系数B,或者后面的Exp(B),称为OR.还有sig,其它的可以不管.

WALD检验是判断拟合结果是否满足系数约束条件的,你这里就是检验是否满足-1 + C(2) + C(3)=0检验P值是0.7526,大于显著性水平,所以接受原假设,即满足系数约束条件.

　　用wald.test()就行，在aod包里。　　这个函数长成这个样子——　　wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = NULL, df = NULL, verbose = FALSE)　　print(x, digits = 2, ...)　　里面的参数，简单说一下——　　1. Sigma：方差-协方差矩阵　　2. b：VAR-CoV的矩阵Sigma系数的矢量。　　3. Terms：一个可选的整数向量确定的系数应联合检验，使用一个瓦尔德chi-squared或F测试。　　4. L：可选的矩阵。　　5. H0：零假设　　6. df：自由度　　7. verbose：逻辑标量控制量的输出信息。默认值是FALSE，提供最小输出。　　8. x：瓦尔德检验的对象　　9. digits：显示检验结果的小数位数。默认为2。

卡方值（Wald）是卡方检验时计算出来的值，卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。最简单和最典型的就是2*2列联表的卡方检验.自由度根据你的样本量来决定，自由度=（行数-1）（列数-1） 。自由度具体没有什么大的实际意义但是它有他的条件：如果是2*2列联表的卡方检验，要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。

在logit分析的结果中 跟wald在一起的那个表格 就是对wald的检验 后面的sig就是wald检验是否显著的判断标准，它是对整体回归系数是否显著的检验 正如上面说的 它只是个参考值

就是说这些参数都相等。第一幅图原假设是C2=C3，然后3个检验测试结果的p值都远远大于0.05，那么无法否定原假设，认为C2=C3. 下面的都同理，你的p值都在0.5附近，大得很。每幅图的第二个表是告诉你均值和标准差的，如此可以算95%置信区间。