最大似然比是啥子东西啊

1、distance and BIC 基于GLR距离和BIC的混合音频分割算法 Generalized maximum likelihood ratio detection algorithm （ GLR） is a typical method of space-time adaptive signal processing.狭义最大似然比检测算法（GLR）非空时自逆当信号处放的比拟典型的算法。

2、在大样本条件下，似然比统计量可以近似为卡方分布，便于进行更精确的检验。在泊松分布的检验中，通过计算特定值的卡方分布函数来确定显著性水平。对于广义似然比检验，利用似然比构造的检验统计量与已知分布的单调性关系来确定拒绝域。

3、似然比检验是利用似然函数来检测某个假设（或限制）是否有效的一种检验。一般情况下，要检测某个附加的参数限制是否是正确的，可以将加入附加限制条件的较复杂模型的似然函数最大值与之前的较简单模型的似然函数最大值进行比较。

4、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。②.似然比检验（Likelihood Ratio Test）：Logistic模型的估计一般是使用极大似然法，即使得模型的似然函数L达到最大值。-2lnL被称为Diviance，记为D。

5、第九章 最大势检验与一致最大势检验本章首先介绍基本概念，随后探索Neyman-Pearson引理、一致最大势检验、一致最大势无偏检验，并对多参数指数族的假设检验进行阐述。第十章 参数模型中的检验本章集中于广义似然比检验、基于似然函数的渐近检验、渐近X2检验，通过习题巩固理论知识。

6、时更大。也就是说，参数取成0.6 要比取成0.5 更有说服力，更为“合理”。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。

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单正态总体的似然比检验 当零假设为真时，极大似然值为特定公式。在全参数空间中，极大似然值为另一公式。得到似然比为二者比值。当零假设为真，似然比满足特定条件。根据显著性水平定义，确定拒绝域，即似然比需满足的条件。

比如从当前时间点到2年后的随访，有可能患者仅生成4周，也有可能生成20周，更有可能在2年后依然存活，此处的生存时间即为存活的时间长度。同时还需要单独用一项表示生存状态，分别用数字1和0表示，1表示死亡，0表示生存。

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。

似然比_似然比卡方检验_pearson卡方与似然比

1、皮尔森卡方检验（英语：Pearson；s chi-squared test）是最有名卡方检验之一，“皮尔森卡方检验”用于类别变数的检验。当提及卡方检验而没有特别指明类型时，通常即指皮尔森卡方检验。

2、接下来，我们用似然比卡方检验对模型进行总体性评价，χ =1887，P=0.000，说明模型有统计学意义，两个自变量中至少有一个是有统计学意义的。我们还可以参考拟合优度中输出的皮尔逊卡方检验和偏差检验，P0.05，说明模型有统计学意义。最后，我们可以解读回归参数。

3、打开spss的分析窗口，按照非参数检验→旧对话框→卡方的顺序进行点击。下一步需要将相关变量拖动到检验变量列表，并点击选项。这个时候勾选描述性，并选择继续来进行确定。这样一来会看到图示的结果，即可达到目的了。

4、似然比（likelihood ratio， LR）是一种评估筛检试验诊断价值的指标，它同时反映了试验的灵敏度与特异度。LR是将有病者得到某一筛检试验结果的概率与无病者得到相同结果的概率进行对比。LR的计算只与灵敏度与特异度有关，与患病率无关，因此非常稳定。此指标全面展现了筛检试验的诊断效能。