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2019-06-25   阅读量: 1961

对似然比检验和Wald测试的理解

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似然比检验

似然比检验提供了用于比较一个模型(例如,完整模型)下的数据的可能性与另一个更受限制的模型(例如,截距模型)下的数据的可能性的手段。

其中' p ' 是逻辑模型预测概率。下一步是计算这两个对数似然之间的差异。 

两个可能性之间的差异乘以因子2,以便使用标准显着性水平(Chi2检验)评估统计显着性。测试的自由度将等于模型下估计的参数数量的差异(例如,完整和截距)。 

Wald测试

Wald检验用于评估模型中每个系数(b)的统计显着性。

其中W是具有正态分布的Wald统计量(如Z检验),b是系数,SE是其标准误差。然后将W值平方,得到具有卡方分布的Wald统计量。

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