本人在學(xué)習(xí)分位數(shù)回歸，不知道除了看P值和置信區(qū)間外還能通過什么辦法來看出模型擬合優(yōu)度和參數(shù)顯著性？看見有些論文里采用WALD檢驗方法，但是不知道R是如何實現(xiàn)WALD檢驗的，找老師請教和自己找文檔算是找到一種方法，給大家參考。

用wald.test()就行，在aod包里。

這個函數(shù)長成這個樣子——

wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = NULL,df = NULL, verbose = FALSE)

print(x, digits = 2, ...)

里面的參數(shù)，簡單說一下——

1. Sigma：方差-協(xié)方差矩陣

2. b：VAR-CoV的矩陣Sigma系數(shù)的矢量。

3. Terms：一個可選的整數(shù)向量確定的系數(shù)應(yīng)聯(lián)合檢驗，使用一個瓦爾德chi-squared或F測試。

4. L：可選的矩陣。

5. H0：零假設(shè)

6. df：自由度

7. verbose：邏輯標(biāo)量控制量的輸出信息。默認(rèn)值是FALSE，提供最小輸出。

8. x：瓦爾德檢驗的對象

9. digits：顯示檢驗結(jié)果的小數(shù)位數(shù)。默認(rèn)為2。