Wald 檢驗和 Z 檢驗

“z”假設檢驗源自平均估計量這一事實是正態分佈的。如果我們不知道方差，我們只是估計它（）。

Wald 檢驗，源於 MLE 的 Fisher 信息是卡方分佈的事實。

通過這兩個測試，我們基本上得到了相同的結果。

我只是想確保 Wald 測試是“z”測試的概括——或者有什麼區別？

謝謝！

有些人稱兩者為“沃爾德測試”。

例如，參見 Wikipedia on the Wald test。請注意，如果您對 Z 統計量進行平方，則會得到卡方統計量；同樣，兩個尾 Z 臨界值的平方為卡方臨界值。

所以他們並沒有真正做不同的事情。

我不會說在單個參數的情況下一個真正概括另一個（除了 Z 版本可以說具有使單尾測試成為可能的優勢），但 Wald 卡方方法很容易擴展到多個參數，所以從這個意義上說，你可以說它更籠統。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/152630