似然比检验

1、似然比（likelihood ratio， 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值。该指标全面反映筛检试验的诊断价值，且非常稳定。

2、似然比检验（likelihood ratio， 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。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。

3、首先似然比统计量是在进行两个互斥的假设之间“比较”的。其次p值是衡量在零假设下观察到的结果或更极端结果的概率。最后p值小于显著性水平，可以拒绝零假设。

f检验和似然比检验的区别

1、无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验。

2、如果检验的结果有过大的误差，则可能存在两个问题：辨识用的数据缺乏代表性或所选的模型类不合适。

3、有三种常用检验可以用来检验这类问题， 他们是 似然比检验LR ， Wald检验 和 拉格朗日乘子检验（有时也叫分数检验） 。这些假设检验有时被描述成检验嵌套子模型区别的的检验，因为模型中的一个了可以理解成被内嵌在另一个模型中。

4、寻求在一定准则下的最优检验是十分困难的，何况这种最优检验有时并不存在。于是提出了若干依据直观的推理法，得到相应的拒绝域，其中最重要的是似然比法。似然比检验是运用与最大似然法类似的原理，得到似然比检验法。

5、残差分析：通过分析模型的残差（观测值与拟合值之间的差异）来检验逻辑斯蒂克方程的拟合效果。常见的方法包括观察残差的分布是否近似正态分布，以及是否存在任何模式或趋势。