wald统计量就是这些参数都相等对无约束模型得到参数的估计值。
统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的。
相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量。需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量。
扩展资料：
常用的统计量
1、平均数、中位数、众数。
2、样本均值（即n个样本的算术平均值） ，
3、样本方差（即n个样本与样本均值之间平均偏离程度的度量），
4、样本极差（样本中最大值减最小值），
5、众数，样本的各阶原点矩和中心矩。
6、样本的已知函数；其作用是把样本中有关总体的信息汇集起来；是数理统计学中一个重要的基本概念。统计量依赖且只依赖于样本x1,x2,…xn；它不含总体分布的任何未知参数。从样本推断总体（见统计推断）通常是通过统计量进行的。
例如x1,x2，…，xn是从正态总体N(μ,1）（见正态分布）中抽出的简单随机样本，其中均值（见数学期望）μ是未知的，为了对μ作出推断，计算样本均值。可以证明，在一定意义下，塣包含样本中有关μ的全部信息，因而能对μ作出良好的推断。这里只依赖于样本x1,x2，…，xn，是一个统计量。
参考资料：百度百科-统计量
卡方值（Wald）是卡方检验时计算出来的值，卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。最简单和最典型的就是2*2列联表的卡方检验.自由度根据你的样本量来决定，自由度=（行数-1）（列数-1） 。自由度具体没有什么大的实际意义但是它有他的条件：如果是2*2列联表的卡方检验，要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。
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