Il rapporto di verosimiglianza è un metodo statisticamente confronto tra due modelli di dati, uno dei quali è più complesso rispetto agli altri. Un modello più complesso sempre in forma i dati almeno così come una più semplice, e quasi sempre si adatta meglio. Ma la maggior parte delle persone non vogliono modelli eccessivamente complessi. Il rapporto di verosimiglianza è un modo di vedere se il miglioramento nella forma vale la pena la complessità aggiunta.
Istruzioni
• Calcolare la probabilità dei dati sotto il modello più semplice. La probabilità del set di dati è il prodotto di verosimiglianze di ogni punto dati. In tutti, ma i casi più semplici, questo sarà calcolato da un programma di statistiche. In casi molto semplici, può essere computato con una calcolatrice.
• Calcolare la probabilità dei dati sotto il modello più complesso. Questo viene fatto nello stesso modo come la probabilità che il modello più semplice.
• Calcolare il rapporto tra la probabilità che il modello più semplice, diviso per la probabilità del modello più complesso.
• Calcolare il logaritmo naturale (in base e) del rapporto. Moltiplicate questo per -2.
• Trovare il numero di parametri nel modello più semplice. Trovare il numero di parametri nel modello più complesso. Calcolare la differenza in numero di parametri.
• Confrontare il valore trovato nel passaggio 4 per una distribuzione del chi quadrato con gradi di libertà pari alla differenza nei parametri trovato nel passaggio 5. Questo può essere fatto dal programma di statistiche o di ricerca in una tabella in un libro di statistiche.
Consigli & Avvertenze
- Oltre alla prova di rapporto di probabilità, considerare l'utilizzo di altri metodi di modello adatto, come criterio di informazioni di Akaike (e modifiche di esso) o il criterio di informazione bayesiano. Questi saranno parte dell'output dal programma di statistiche.
- Utilizzare solo il test del rapporto di verosimiglianza per modelli nidificati. Modelli A e B sono nidificati se modello B contiene tutti i parametri nel modello A, più alcuni altri, ma modello A nessun parametro non nel modello B.
- Non fare affidamento esclusivamente su test del rapporto di probabilità o qualsiasi test statistico. Guardate anche formati di effetto e significato scientifico.