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python - Python中的似然比检验

coder 2023-08-21 原文

我在 Python 2.7 中计算似然比检验时遇到问题。

我有两个模型和相应的似然值。我认为比较模型 L2 是否优于模型 L1(如果模型密切相关)的规则是查看 -2 * log(L2/L1)。

然后我想找到对应于 -2 * log(L2/L1) 的 p 值，并将其与 L2 优于 L1 的重要性相关联。这是我目前所拥有的:

import numpy as np
from scipy.stats import chisqprob

L1 = 467400. # log(likelihood) of my 1st fit
L2 = 467414. # log(likelihood) of my 2nd fit

LR = -2. * np.log(L2 / L1) # LR = -5.9905e-05

p = chisqprob(LR, 1) # L2 has 1 DoF more than L1

print 'p: %.30f' % p # p = 1.000000000000000000000000000000

five_sigma = 1 - scipy.special.erf(5 / np.sqrt(2.))                  :-)
print '5 sigma: %.30f' % five_sigma

five_sigma_check = 1 - 0.999999426696856                             :-(
print 'Check  : %.30f' % five_sigma_check

但是，我遇到了两个问题:

  • 当我预期它接近 0 时，我的 p 值变成了 1。
  • 例如，当我在标有 :-) 的行上使用公式求出 5 西格玛时，它与文献中引用的值不同 - 该行以 :-( 突出显示。我的值 five_sigma_check 取自 here 。

有人可以提供任何建议吗？我对 Python 和统计领域还比较陌生。

谢谢。

最佳答案

要计算给定对数似然的似然比，请使用以下公式:

from scipy.stats.distributions import chi2
def likelihood_ratio(llmin, llmax):
    return(2*(llmax-llmin))


LR = likelihood_ratio(L1,L2)


p = chi2.sf(LR, 1) # L2 has 1 DoF more than L1

print 'p: %.30f' % p 

# p: 0.000000121315450836607258011741

关于python - Python中的似然比检验，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38248595/

pythonsectionsigmalikelihoodpython-2.7scipystatistics

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