Test d'équivalence des modèles non imbriqués

Disons que est une fonction linéaire de x et un d factice . Mon hypothèse est que d elle - même est comme un indice hédoniste d'un vecteur d'autres variables, Z . J'ai un support pour cela dans un M A N O V A de Z (ie z 1 , z 2 , ..., z n ) sur d . Existe-t-il un moyen de tester l' équivalence de ces deux modèles:$y$$x$$d$$d$$Z$$MANOVA$$Z$$z_1$$z_2$$z_n$$d$

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

Modèle 2: $y = g_0 + Z\cdot G + e_2$

où est le vecteur colonne des paramètres.$G$

Pour commencer, vous devez définir le concept d' équivalence . On peut penser que deux modèles sont équivalents lorsqu'ils produisent presque la même précision de prévision (celui-ci serait pertinent pour les séries chronologiques et les données de panel), un autre pourrait être intéressé si les ajustements du modèle sont proches . Le premier est l'objet de différentes validations croisées (jack-knife généralement ou certains tests hors échantillon, les Rob le accuracy()font bien), le second opte pour la minimisation de certains critères d'information.

$BIC$$AIC$

Une discussion intéressante est donnée dans le livre incontournable de Cameron et Trivedi (le chapitre 8.5 fournit une excellente revue des méthodes), des détails théoriques plus spécifiques sont trouvés dans Hong et Preston ici .

$R^2$

$LR$$J$

Enfin, selon les balises, les fonctions pourraient vous intéresser R:

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

fit1fit2coxtest$LR$jtest$J$