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我試圖在足球比賽的博彩賠率中測試市場效率的假設。我們估計與mlogit包多項式Logit模型：如何測試多項logit迴歸R中的聯合參數假設？
型號：結果=日誌（P1/PX）+日誌（P2/PX）
其中P1是主場取勝的隱含賭概率，Px的是一個平局的隱含的bookie概率，等等。Draw（x）是參考類別。
現在我想使用基於似然性測試（LR，沃爾德或LM）用於以下假設：
H0：β1=（0,1,0），β2=（0,0,1 ）
即：在零假設下，兩個迴歸的截距係數都是0。當y = homewin時，主勝的logit係數爲1，y =客勝的時候爲0。當y =主勝時，客場贏球的logit係數爲0，y =客勝時爲1。
我很難理解如何擬合約束模型（H0模型），從中我將提取一個對數似然比較與從LR估計中的ML估計模型中收到的同上。
我曾嘗試以下從這裏57頁的說明： https://cran.r-project.org/web/packages/mlogit/vignettes/mlogit.pdf
，但我不明白如何使用update（）來指定我的H0模型 - 功能。可能嗎？
如果您知道如何使用nnet（multinom）軟件包進行等效測試，也許使用「offset」，如何做到這一點的解釋也將非常感激。
感謝您的幫助！
嗨切比雪夫，是'結果'在你的模型中的迴應？我想不是因爲它應該是一個邏輯模型的二進制文件，否則我不明白你的數據。也許一個小型的玩具數據集可以幫助更輕鬆一點。你的數據看起來像：'HomeTeam'，'AwayTeam'，'Win'，'Draw'，'Loss'，'P1'，'Px'，Win，Draw Loss是二元變量嗎？我做了一些模糊的類似的東西，並將書架價格與模型價格對比，以瞭解它們的表現。 –