anova（）関数によって返される対数尤度の値は何ですか

Rのanova()関数を使用して複数のネストされたモデルのモデル選択を実行しています。後続の各モデルには、以前のモデルに単一の共変量。私はlogLik列がどのように派生しているのだろうかと思います。私はそれが何かの自然対数であることを理解しています（つまり、モデルの下にはが非常にです）。しかし、私は正確にはわかりません。何がの対数です。そのモデルの下での最尤推定、すなわち単一の値か、またはそれは多数のパラメータ値の確率の乗算の結果ですか？謝罪、これはわかりませんが、かなり基本的なことです。 logLik列のanova（）関数によって返される対数尤度の値は何ですか

Model df  AIC  BIC logLik Test L.Ratio p.value 
    1 11 1319.522 1353.349 -648.8     
    2 12 1320.547 1357.450 -648.3 1 vs 2 0.975 0.324 
    3 13 1314.144 1354.121 -644.1 2 vs 3 8.404 0.004 
    4 14 1314.880 1357.932 -643.4 3 vs 4 1.264 0.261 
    5 15 1316.872 1363.000 -643.4 4 vs 5 0.007 0.931 
    6 16 1318.314 1367.517 -643.2 5 vs 6 0.558 0.455 
    7 17 1320.067 1372.345 -643.0 6 vs 7 0.247 0.619

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2016-07-26 llewmills

これは[CrossValidated]（http://stats.stackexchange.com）の方が適切かもしれません。数字は、各モデルのデータセット全体の対数尤度（実際に対数尤度*密度*）です。そのモデルの最尤推定値）。個々の観測値は独立していると仮定されているため、各モデルの可能性は個々の観測値の尤度の積であるか、または等価的に対数尤度は個々の観測値の対数尤度の和である... –

Sorry @ベン・ボルカー、はい、私はこれが履歴書質問の多くであることを知っています。 – llewmills

番号は（そのモデルの最尤推定値で）各モデルの下でデータセット全体の対数尤度（実際には、技術的に対数尤度を密度）があります。個々の観測値は独立していると仮定されているため、各モデルの可能性は個々の観測値の尤度の積であるか、または等価的に対数尤度は個々の観測値の対数尤度の和である...

出典

2016-07-26 22:57:56

ありがとう@Ben Bolker。ついに私は答えを得る。私自身の啓発のために、個々の観察の可能性をどのように得るのでしょうか？ – llewmills

はモデルの種類によって異なります。たとえば、 'y = a + bx'の線形モデルを持っていれば、' dnorm（y、mean = a + b * x、sd = 、log = TRUE） 'は対数尤度を与えます標準偏差も計算しなければなりません）。しかし、モデルが実際どのようにフィットしているかはわかりません。 –

@Ben Bolkerは、サンプル中の各観測の可能性を、その観測の値をサンプル全体（すなわちサンプルの平均とsd）の特性によって決定される（この場合）正規分布に差し込むことによって得られる。？ – llewmills

anova（）関数によって返される対数尤度の値は何ですか

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