loglikelihood值越高,表示模型对数据的拟合越好。通常情况下,我们会比较不同模型的loglikelihood值来选择最合适的模型。然而,由于loglikelihood值本身是负数,因此在比较不同模型时,我们更倾向于比较loglikelihood的差值或者使用信息准则(如AIC、BIC)来进行模型选择。 在机器学习中,loglikelihood值常常用于训练和评估概率模型...
loglikelihood比较 这里的比较,是比较loglikelihood的绝对值,绝对值越小,说明模型拟合越好。当然,这是单纯的比较似然函数,没有考虑参数的影响。 可以看到,模型2优于模型1. m1$loglik m2$loglik 1. 2. AIC比较 这里,AIC值越小,说明模型拟合越好。 这里模型2优于模型1. summary(m1)$aic summary(m2)$aic 1. 2...
1. 对数似然值(log likelihood) 对数似然值是对似然函数值进行对数计算,是统计学中一个非常重要的概念。 似然(likelihood)最早由Fisher提出,目的是从另一个角度解释事件发生可能性的大小。在英文中,likelihood 和 probability 通常可以互换,但二者既有联系又不完全相同。 似然函...
选最大的啦。log likelihood数值越大说明在相应参数下获得所用数据的可能性越高~
显著性水平值可以查卡方分部表（chi-squared），这次自由度为5，按照表就可以找到。stata的p值给的检验是如果给定的显著性水平：0.05（比如说），如果0.05
1用stata做logit回归,Log likelihood 值为多少比较正常?对300多个数据做回归,十几个变量,log likelihood是负的一百多 2用stata做logit回归,Log likelihood 值为多少比较正常?说明什么问题?对300多个数据做回归,十几个变量,log likelihood是负的一百多 3用stata做logit回归,Log likelihood 值为多少比较正常?说明什么...
如果用 stata 计算这两个模型，发现它们的loglikelihood完全一样，可能有以下几种原因：数据没有时间维度...
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log-likelihood的意思是对数似然函数 likelihood ratio的意思是似然比 log-likelihood ratio 即 对数似然比 也有叫对数似然率的~ 我正好有本英汉数学辞典^_^