전체 p- 값 및 페어 단위 p- 값?

로그 가능성이 인 일반 선형 모델 .L

이제 계수가 같은지 테스트하고 싶습니다.

• 첫째, 전체 테스트 : 축소 된 모델 의 로그 가능성 은 입니다. 우도 비 검정에 따르면 전체 모형이 축소 모형보다 훨씬 낫습니다 .$y=\beta_0+\beta_1\cdot(x_1+x_2+x_3)$ p = $L_r$$p=0.02$
• 다음으로 ? 축소 된 모델은 입니다. 결과적으로 은 와 다르지 않습니다 . y = β 0 + β 1 ⋅ ( x 1 + x 2 ) + β 2 x 3 β 1 β 2 p = $\beta_1=\beta_2$$y=\beta_0+\beta_1\cdot(x_1+x_2)+\beta_2x_3$$\beta_1$$\beta_2$$p=0.15$
• 마찬가지로 ? 과 다릅니다 . p = $\beta_1=\beta_3$$p=0.007$
• 마지막으로 ? 와 다르지 않습니다 . p = $\beta_2=\beta_3$$p=0.12$

분명히 이 ( 을 생성하는) 보다 훨씬 엄격한 기준 이기 때문에 전체 가 보다 작을 것으로 예상하기 때문에 이것은 매우 혼란 스럽습니다 .0.007 β 1 = β 2 = β 3 β 1 = β 3 p = $p$$0.007$$\beta_1=\beta_2=\beta_3$$\beta_1=\beta_3$$p=0.007$

즉, 이 보유하지 않은 " 확신"이므로 이 보유하지 않는다는 "자신감"이 합니다. 그래서 내 는 내려 가야합니다.β 1 = β 3 β 1 = β 2 = β 3$0.007$$\beta_1=\beta_3$$\beta_1=\beta_2=\beta_3$$p$

내가 잘못 테스트하고 있습니까? 그렇지 않으면 위의 추론에서 내가 잘못한 부분은 무엇입니까?

즉, 나는 이미 이 보유하지 않는다는 "0.007 확신"이므로 , β 1 = β 2 = β 3 이 보유하지 않는다는 "더 자신감이 있어야한다" . 그래서 내 p는 내려 가야한다 $\beta_1=\beta_3$$\beta_1=\beta_2=\beta_3$

$\beta_1=\beta_2=\beta_3$$\beta_1=\beta_3$

• $\beta_2$
• $\beta_2$$\beta_3$$\beta_1$

$\beta_3=\beta_1=\beta_2$$\beta_3=\beta_1$$\beta_2$

$\frac{\beta_3+\beta_1}{2}=\beta_2$