8013Notes

1.指数家族

https://blog.csdn.net/qq_20241587/article/details/106863499
回顾likelihood，它给出了一种获取模型参数点估计的方法（MLE） ，模型是一堆PDF/PMF的joint， 而指数家族，就是一些经典常见的 PDF/PMF 。
简单线性模型假设数据和响应变量之间是正态分布的关系，这个正态分布 就是 指数家族的一员。 GLM 在lm的基础上进行扩展， 不再要求 “数据和响应变量之间是正态分布” 的关系， 而是要求 “数据和响应变量之间的关系是指数家族中的某一种” 即可。

2.probit回归模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/150915107

3.likelihood ratio test, LRT

https://blog.csdn.net/junhongzhang/article/details/108426595
似然比检验（likelihood ratio test, LRT）是一种检验参数能否反映真实约束的方法（分布或模型的某参数θ等于θ_0是否为真实约束）。似然比检验的思想是：“如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。” 可以看出，似然比检验是一种通用的检验方法。

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