1、似然比: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。
2、Fisher是精确概率检验,只在四格表中使用。
3、从表的备注a中看到最小期望值都是超过5,所以,只要看第一行的皮尔逊卡方和它的sig值就可以。所以说明卡方检验显著,交叉表的两个变量之间有显著的相关性。
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、回到检验本身,似然比是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。因此,似然比检验的实质是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。
3、在确定了显著性水平之后,就可以根据值的大小确定出拒绝域的具体边界值。如果利用样本观测结果计算出来的检验统计量的具体数值落在了拒绝域内,就拒绝原假设,否则就不能拒绝原假设。
1、实际上F检验、拉格朗日乘数检验(LM)都是wald检验的一种特殊形式;在大样本条件下,LM检验、似然比检验(LR)、wald检验都是渐进等价的。
2、计量资料的统计方法 分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。
3、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。
4、假设检验 此时似然比检验就是UMP检验。对某些复合假设也找到了 UMP检验,但并不是所有情况都存在 UMP检验。因此有必要在对检验作某些限制下寻找最大功效检验或建立另外一些优良性准则。
5、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。
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。
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。
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。
1、无明显关系,散点比较散乱。线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。非线性相关。一般有指数相关,对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式,重新制作散点图确认。
2、三角坐标图的读图方法如下:沿着三个坐标轴数值,从小到大的方向画出三个箭头,方向不要搞错。画平行线即可。分别画出与上述三个箭头平行且延伸方向一致的三条斜线。
3、扇形统计图,扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中,可以清楚的看到占比率。折线统计图,折线统计图一般用在变化规律上,可以清楚的看到数据变化规律。