Sélection du modèle de test de rapport de vraisemblance

1. Est un test de rapport de vraisemblance uniquement pour les modèles imbriqués?
2. Que vous dit un test de rapport de vraisemblance?
3. Comment effectuerait-vous un test de rapport de vraisemblance entre le modèle 1 et le modèle 2?
4. Pouvons-nous utiliser un test de rapport de vraisemblance pour comparer les modèles non imbriqués?

Est un test de rapport de vraisemblance uniquement pour les modèles imbriqués?

Le TLR n'est valable que s'il est utilisé pour comparer les modèles imbriqués hiérarchiquement. C'est-à-dire que le modèle le plus complexe ne doit différer du modèle simple que par l'ajout d'un ou plusieurs paramètres. L'ajout de paramètres supplémentaires entraînera toujours un score de vraisemblance plus élevé.

Que vous dit un test de rapport de vraisemblance?

Dans les statistiques, le test du rapport de vraisemblance évalue la qualité de l'ajustement de deux modèles statistiques concurrents basés sur le rapport de leurs probabilités, en particulier une.

Comment effectuerait-vous un test de rapport de vraisemblance entre le modèle 1 et le modèle 2?

Pour effectuer un test de rapport de vraisemblance sur ces deux modèles, nous utiliserons la fonction lrTest () du package LMTest. Essayons maintenant un modèle d'ajustement réduit, nous pouvons supprimer les HP et WT de ce modèle. Nous avons maintenant les deux modèles et sommes prêts à exécuter le test de rapport de vraisemblance pour voir s'il y a des différences entre elles.

Pouvons-nous utiliser un test de rapport de vraisemblance pour comparer les modèles non imbriqués?

Le TLR est un test statistique standard pour comparer les modèles imbriqués. En utilisant la simulation, le TLR peut également être utilisé de manière analogue pour comparer les modèles non nés, fournissant ainsi une approche unifiée pour la comparaison du modèle dans le paradigme des tests d'hypothèse nulle.