偏差模型的中号1是两次模型的对数似然之间的差中号1和饱和模型中号小号。饱和模型是,你可以进行参数估计的最大数量的模型。
举例来说,如果你有ñ意见(ÿ一世,一世= 1,2,...,ñ)具有用于潜在地不同的值X一世Ťβ,那么你可以定义与饱和模型ñ参数。让大号(b,ÿ)表示似然函数的最大值与所述参数的模型b。然后,该模型的偏差中号1是
哪里b1和b小号包含估计的参数模型中号1和分别饱和模型。该偏差与卡方分布ñ-p自由度,其中ñ是的参数在饱和模型的数目和p是参数模型中的数中号1。
假设你有两个不同的广义线性回归模型中号1和中号2和中号1有条款的一个子集中号2。您可以通过比较deviances评估模型的拟合d1和d2这两款车型。该deviances的差别
渐近,差异d具有自由度的卡方分布v等于差在在估计的参数数量中号1和中号2。你可以得到p通过使用-VALUE此测试1 - chi2cdf(d,v)的
。
通常情况下,你检查d使用模型中号2与常数项,没有预测。因此,d与卡方分布p- 1自由程度。如果分散估计,差值除以估计色散具有F与分配p- 1分子自由度和ñ-p分母自由度。