似然比分布,似然比检验 spss

关于信号检测论中反应偏向的指标之一--似然比的问题

似然比的计算并不是用的击中率和虚报率的概率直接计算得来的，而是计算出击中率和虚报率的概率来以后通过PZO转换得到的，公式也可以写成 β=O击中/O虚惊，PZO转换的作用就是把概率面积P转换为纵坐标值O。

反应偏向指标通过判断标准β（似然比）和报告标准C来衡量。β值大于1表示被试者判断标准严格；接近或等于1表示标准适度；小于1表示标准宽松。C值越大，表示判定标准越严格。辨别力指数（d`）的计算公式为平均数之差除以N分布的标准差。辨别力指数和β值越大，表示SN与N之间的区分度越高，敏感性越强。

反应偏向指标：判断标准β与报告标准C判断标准β，或称似然比，反映了个体对信号出现的判断标准的严格程度。当β大于1，被试判断标准严格；接近1表示标准适中；小于1则表示标准宽松。

数理统计第27讲(泊松假设检验,广义似然比检验,贝叶斯检验)

贝叶斯检验则基于后验分布，通过计算参数落入不同假设区域的概率来确定接受或拒绝原假设，同时可设定附加条件保护原假设。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。

似然比是统计学中用于描述某一事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。它是似然函数的一种表现形式，用于表示某个观测数据下模型参数的可能性比例。似然比是一种重要的统计工具，尤其在贝叶斯统计和临床试验中广泛应用。其主要作用是衡量某一事件发生的可能性相对于不发生此事件的概率的对比关系。

利用充分统计量，讨论了似然比测试。ROC曲线性质表明，LRT的ROC曲线单调不减。进一步分析非贝叶斯假设检验，奈曼-皮尔逊准则给出了在固定假阳率的情况下，最小化假阴率的最优解，其中最优解由LRT得到，且\（\eta\）满足特定公式。

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。

第3章，统计决策与贝叶斯估计，介绍了统计决策的基本原理，深入讲解了贝叶斯估计、minimax估计和经验贝叶斯估计的不同策略。习题3旨在检验理解程度。第4章，假设检验，包括基本概念，以及正态总体均值与方差的检验方法，非参数检验和似然比检验的具体应用。习题4通过实例检验你的推断能力。

假设检验（Hypothesis Testing）是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

似然比点状图怎么看

在似然比点状图中，每一个点代表一个观测值，点的位置由观测值的预测概率和似然比决定。预测概率越高，点在横坐标上的位置越右；似然比越大，点在纵坐标上的位置越高。 似然比点状图通常被用来评估模型的预测性能。

似然比_似然比检验_似然比怎么算

阳性似然比是筛检结果的真阳性率与假阳性率之比。说明筛检试验正确判断阳性的可能性是错误判断阳性可能性的倍数。比值越大。试验结果阳性时为真阳性的概率越大。阴性似然比是筛检结果的假阴性率与真阴性率之比。表示错误判断阴性的可能性是正确判断阴性可能性的倍数。其比值越小。

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（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。

似然比是一种用于评估诊断试验效果的指标，它同时考虑了灵敏度和特异性。它以患病人群中试验结果为阳性的概率（a/（a+c）与无病人群中假阳性的概率（b/（b+d）为依据，计算出阳性似然比（+LR）和阴性似然比（-LR）。

似然比检验的步骤如下：原假设[公式]，备择假设[公式]，分别求原假设和对立假设下统计模型的似然函数，对似然函数取对数，确定似然比，确定拒绝域，计算求得P值。下面通过《高等数理统计》例14来描述似然比检验的求解过程。设有样本[公式]，考虑检验问题，原假设和备择假设分别是[公式]和[公式]。

似然比的计算只涉及到灵敏度与特异度，不受患病率的影响。因检验结果有阳性与阴性之分，似然比可相应地区分为阳性似然比（positive likelihood ratio， +LR）和阴性似然比（negative likelihood ratio， －LR）。阳性似然比是筛检结果的真阳性率与假阳性率之比。

似然比_似然比卡方检验_pearson卡方与似然比

1、似然，英文就是likelihood，实际上也可以翻译为可能性，翻译成“似然”可能只是为了书面听起来好听一些。似然比最大似然也就是最大可能性，最大似然估计也就是找出一个最大可能使函数接近观测值的一个参数。通常我们用统计软件做卡方检验时，同时会有一个似然比检验，而且二者的值极其接近。

2、在Minitab生成的报告中，卡方检验的解读关键在于理解绿色和红色框部分。绿色框的期望值用于比较实际值，偏离程度越大，可能的关联性越强。红色框则包含Pearson和似然比两种卡方值，通常选择Pearson卡方，因为它在大样本和独立性假设下更常用。

3、如果理论次数小于5的格子不超过20%，而且没有理论次数小于1的情况，使用第一行Pearson，表格里p0.05，所以差异不显著。否则就用似然比卡方检验。还有一个线性和线性组合：仅用于行变量、列变量都是等级（序次）数据的时候。

The End