条件似然比(似然比卡方检验 spss)

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似然比检验的思想是:如果参数约束是有效的,那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低.也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值.似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比.以似然比为基础可以构造一个服从卡方分布统计量.

似然比(likelihoodratio,LR)是反映真实性的一种指标,属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标.即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比

你是说列联表独立性的似然比卡方还是条件独立性检验的似然比卡方?无论何种,都是基于似然比检验,似然比检验的基本思想是将约束条件下的最大似然值Lr与无约束条件下的最大似然值Lu作比值而得到的,即似然比为:Lr/Lu(当然也可以反过来除),对这一比值取对数,然后再乘以(-2),就得到似然比检验统计量,记为-2LL,其渐进分布为卡方分布.SPSS软件中的似然比卡方统计量都是按此计算,具体计算公式可以参阅SPSS的帮助文件,或者针对提供似然比卡方统计量的模型查阅相关的统计理论书籍.

如有1个二元因变量(1)pr[Y(i)=1|X(i),a,b]=1-F[a+X(i)b]或者pr[Y(i)=0|X(i),a,b]=F[a+X(i)b]以上a,b为参数,pr[Y(i)=0|X(i),a,b]为Y=0时的概率然后要用对数最大似然法求出a,b最大值,问题就在这里了,请看以下公式L(a,b)=sum[Y(i)log(1-F[a+X(i)b]]+(1-Y(i))logF[a+X(i)b]这是转为对数最大似然的公式,目的在于估计参数a,b的最佳值,然而我实在不会在eview中表达,请问在EVIEW中的指令是什么啊?特别是那个SUM的符号,万分感谢了.(商盟百科网chnore.com)

SPSS这一回归中的Forward筛选自变量的方法实际上与我们通常所说的逐步回归法类似,即既含有变量的进入,也含有变量的剔除过程.Conditional和LR在变量剔除检验时都采用的是似然比检验统计量,但是在构造似然比中的似然函数最大值时,所采取的参数估计方法不同,Conditional采取的是条件参数估计,而LR采取的则是最大偏似然估计.但是关于这两个估计的区别则较少见到解释.个人认为,二者的差别并不大,实际选用时可以选择其一即可.但要注意,有时候二者给出的选择结果会有所不同,这是所有逐步回归方法所面临的一个通病,没有解药.

是反映真实性的一种指标,属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标.copy即有病者中得出某一筛检试验结果的概率与无病者得出这一概率的比值.似然比检验(LRT).假设检验(HypothesisTesting)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法.具体作法是:根据问题的需要对所研究的总体作某种假设,记作H0;选取合适的统计量,这个统计量的选取要使得在假设H0成立时,其分布为已知;由实测的样本,计算出统计量的值zhidao,并根据预先给定的显著性水平进行检验,作出拒绝或接受假设H0的判断.常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法,秩和检验等.

对数似然比LLR(likelihoodRate)在通信中通常用于软解码.不管发端发比特1还是比特0,收端都可能误判.如果收到信号r,正确判为0的概率与正确判为1的概率的比值就是似然比,再取个自然对数就是对数似然比了.所以公式应该是LLR=ln[p(r|b=0)/p(r|b=1)]至于概率p如何计算和简化后的LLR公式是什么,跟调制方式相关,也跟各种优化的方法有关.网上可以查到更多的信息.(商盟百科网chnore.com)