Я пытаюсь проверить гипотезу об эффективности рынка букмекерских ставок на футбольные матчи. Я оценил полиномиальную модель логита с помощью пакета mlogit:
Модель: результат = журнал (P1 / Px) + журнал (P2 / Px)
где P1 - неявная вероятность выигрыша букмекером дома, Px - неявная вероятность ничьей букмекером и т. д. Ничья (x) - справочная категория.
Теперь я хочу использовать критерий вероятности (LR, Wald или LM) для следующей гипотезы:
H0: β1=(0,1,0), β2=(0,0,1)
То есть: при нулевой гипотезе коэффициент пересечения равен 0 для обеих регрессий. Коэффициент логита победы на своем поле равен 1, когда y = победа на своем поле, и 0, когда y = победа на выезде. Коэффициент логита выездной победы равен 0, когда y = домашняя победа, и 1, когда y = выездная победа.
У меня возникли проблемы с пониманием того, как подобрать модель с ограничениями (модель H0), из которой я бы извлек логарифмическую вероятность для сравнения с тем же значением, полученным из модели с оценкой ML в LR-тесте.
Я пробовал следовать инструкциям со страницы 57 здесь: https://cran.r-project.org/web/packages/mlogit/vignettes/mlogit.pdf
но я не понимаю, как указать мою H0-модель с помощью функции update (). Является ли это возможным?
Если вы знаете, как провести эквивалентный тест с использованием пакета nnet (multinom), возможно, с использованием «смещения», было бы очень полезно объяснить, как это сделать.
Спасибо за любую помощь!
