似然比分布,似然比检验p值

似然函数的分布类型

1、假定一个关于参数θ、具有离散型概率分布P的随机变量X，则在给定X的输出x时，参数θ的似然函数可表示为 其中， 表示X取x时的概率。上式常常写为 或者 。需要注意的是，此处并非条件概率，因为θ不（总）是随机变量。

2、总之，似然函数的重要性不是它的具体取值，而是当参数变化时函数到底变小还是变大。对同一个似然函数，如果存在一个参数值，使得它的函数值达到最大的话，那么这个值就是最为“合理”的参数值。

3、离散型场合的似然函数就是样本取给定的那组观测值的概率（可以由总体的分布列直接写出）连续型场合的似然函数就是样本的联合密度函数在给定的观测值（x_1，x_2，...，x_n）处的表达式。

4、对于离散型随机变量，似然函数是指参数θ在给定观测数据x的条件下出现的概率。

5、Xn的一个观察值，则样本的联合分布（当X是连续型随机变量时为概率密度，当X为离散型随机变量时为概率分布）L（θ）=L（x1，x2，…，xn；θ）=ΠP（xi；θ）称为似然函数。

似然比检验

理论度小于5（表为0）的单元格不超过20%，并且没有小于1的单元格。使用第一行Pearson， p0.05在表中，所以差异不显著。否则，采用似然比卡方检验。

和金标准的一致性比较是通过与金标准的结果进行对比，评估新试验的准确性和可靠性。在比较时，可以使用以下方法： 计算新试验的灵敏性和特异性，以及阳性似然比和阴性似然比。这些指标可以反映新试验对金标准的符合程度。

最后，输出给出了模型总体显着性的三个替代测试的p值：似然比检验，Wald检验和得分数据统计。这三种方法是渐近等价的。对于足够大的N，它们将给出类似的结果。对于小N，它们可能有所不同。

①.Wald检验：Wals是一个统计量，用检验自变量对因变量是否有影响的。它越大，或者说它对应的sig越小，则影响越显著。

孩子长得像谁？像爸爸还是像妈妈？每个爸爸和妈妈都很关心这个话题。 身高是母亲的遗传大 在营养状况下的前提下，父母的遗传是决定孩子身高的主要因素，其中妈妈的身高尤其关键。妈妈长得高，孩子也大多长得比较高。

若这样的检验存在，则称HR为检验水平α的一致最大功效检验，简称UMP检验。奈曼与皮尔森在1933年提出了著名的奈曼-皮尔森引理。这是对简单假设寻求UMP检验的一个构造性的结果，即 假设检验 此时似然比检验就是UMP检验。