似然比检验是干嘛的,其中的LLu和LLr代表什么
时间: 2024-04-07 11:29:02 浏览: 15
似然比检验主要用于比较两个统计模型中哪个更能解释观测数据。其中LLu和LLr分别代表了两个模型的最大对数似然函数值,LLu是原始模型的最大对数似然函数值,LLr是比原始模型更复杂的模型的最大对数似然函数值。似然比检验的基本思想是比较LLr和LLu之间的差异是否足够大,如果差异显著,则原始模型的解释能力较弱,需要采用更复杂的模型;如果差异不显著,则原始模型的解释能力足够强,无需采用更复杂的模型。
相关问题
似然比检验LLu和LLr分别表示什么,计算公式是什么
似然比检验是一种用于比较两个模型的拟合优度的方法。其中LLu表示未约束模型(或零模型)的对数似然函数值,LLr表示经过约束后的模型(或备择模型)的对数似然函数值。
似然比检验的计算公式为:
LR = -2 * ln(Likelihood Ratio)
其中Likelihood Ratio = likelihood(经过约束的模型) / likelihood(未约束的模型)
在进行似然比检验时,我们通常使用卡方分布来计算检验的统计量。具体来说,统计量为:
G = -2 * ln(LR)
如果G大于临界值,我们就可以拒绝零假设,接受备择假设。其中临界值可以通过卡方分布表或者计算机软件得出。
似然比检验中统计量的计算公式到底是2 *(LLr - LLu)还是2*(LLu-LLr)?
非常抱歉,我的回答有误。在似然比检验中,统计量的计算公式应该是2 * (LLr - LLu),其中LLr表示约束模型的对数似然函数值,LLu表示未约束模型的对数似然函数值。这个统计量的分布近似地服从自由度为约束模型参数个数减去未约束模型参数个数的卡方分布,可以用来判断约束模型的拟合效果是否比未约束模型好。非常感谢你的指正。