如何使用log-likelihood比较两个cox回归模型的好坏?
时间: 2023-04-01 16:01:02 浏览: 126
可以使用log-likelihood比较两个cox回归模型的好坏,具体方法是计算每个模型的log-likelihood值,然后比较两个模型的log-likelihood值大小,值越大的模型拟合效果越好。
相关问题
在R中如何使用likelihood ratio test来比较两个模型的log-likelihood值,有没有示例?
可以使用lrtest()函数来进行likelihood ratio test,该函数需要输入两个模型的log-likelihood值,示例代码如下:
# 假设有两个模型,分别为model1和model2
# 分别计算两个模型的log-likelihood值
logLik_model1 <- logLik(model1)
logLik_model2 <- logLik(model2)
# 使用lrtest()函数进行likelihood ratio test
lrtest_result <- lrtest(model1, model2)
# 输出结果
print(lrtest_result)
注意:以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行修改。
R语言中两个cox回归模型的比较可以用什么方法?
可以使用log-likelihood比较两个cox回归模型的好坏。具体方法是计算两个模型的log-likelihood值,然后计算它们的差值,再根据自由度的不同,使用卡方分布进行假设检验,判断两个模型是否有显著差异。