对似然比检验和Wald测试的理解_CDA答疑社区

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詹惠儿

2018-11-05 阅读量: 1548

对似然比检验和Wald测试的理解

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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