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#統計 質問の意味が分かったので質問に回答します。 【「2つのモデルの尤度の差がない」かどうかを、-2log(Λ)という検定統計量がカイ二乗分布に従うことを利用して検定】という見方は間違っています。 帰無仮説θ=0について検定統計量-2log(Λ)がカイ二乗分布に従うことを利用して検定しています。 ↓
メニューを開く返信先:@genlisea_8931パラメータθ,ηを持つモデルKとそれをθ=0の場合に制限したモデルHに関する最尤法に付随する尤度比検定の帰無仮説はθ=0です。 帰無仮説は(データの数値と無関係に決まっている)モデルのパラメータの値に関する条件なので、尤度のようなデータの数値無しに計算できない量は帰無仮説には登場しません。
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#統計 同一のデータの数値に関する異なるモデルH,Kの最大尤度が異なるのは当たり前の話です。 非自明なのはθ=0と考えても大丈夫かどうかです。検定は非自明なことについて実行されます。 そして、データの数値できまる尤度を使って述べられる条件は帰無仮説にはなりません。 ↓
返信先:@genlisea_8931パラメータθ,ηを持つモデルKとそれをθ=0の場合に制限したモデルHに関する最尤法に付随する尤度比検定の帰無仮説はθ=0です。 帰無仮説は(データの数値と無関係に決まっている)モデルのパラメータの値に関する条件なので、尤度のようなデータの数値無しに計算できない量は帰無仮説には登場しません。
