似然比分类（似然比怎么看）

本文目录一览：

• 1、广义线性模型拟合优度似然比怎么看结果
• 2、无序多分类资料用什么检验
• 3、似然比点状图怎么看
• 4、贝叶斯判别分析和朴素贝叶斯分类时一样的吗
• 5、统计可分性度量
• 6、监督分类中训练样本应如何选取(包括训练样本的数量要求及选择原则...

广义线性模型拟合优度似然比怎么看结果

首先似然比统计量是在进行两个互斥的假设之间“比较”的。其次p值是衡量在零假设下观察到的结果或更极端结果的概率。最后p值小于显著性水平，可以拒绝零假设。

第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。

拟合度指标RNew=1-（Q/∑y^2）^（1/2）。拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R。R最大值为1。

首先，计算统计量的观测值，SPSS直接输出。其次，查表，根据自由度和α找到临界值。最后，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。

无序多分类资料用什么检验

无序分类变量是指没有固定顺序的分类变量，例如性别、血型等。对于无序分类变量，我们可以使用卡方检验（Chi-squaretest）来进行检验。卡方检验是一种统计假设检验方法，它主要用于判断两个分类变量之间是否有关联关系。

一般来说，两组无序分类资料的比较可用卡方检验，而有序分类资料的比较则可考虑秩和检验。 （2）在实际中，方法的选择并非简单根据资料本身的性质，还要考虑研究目的。

要比较样本均值与总体均值之间的差异可用单样本t检验。单样本t检验（one-samplet-test）是2014年全国科学技术名词审定委员会公布的心理学名词，样本统计量与其总体统计量，或理论值之间的差异检验。

这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊？自变量的话看似然比检验，显著的话就不能当作数值型变量，而需要当作分类变量来做，转换成哑变量；因变量的话用multinomial logistic来做。

在卡方检验中，各项的秩序任意排列所得的值相同，判断结果也相同。但等级资料有强弱之分，不能任意排列，只能从强到弱或从弱到强。卡方检验没有考虑到等级的强弱信息，而秩和检验考虑到了这一点。

如果不满足该假设，则考虑使用无序多分类Logistic回归。假设1-2都是对研究设计的假设，需要研究者根据研究设计进行判断。

似然比点状图怎么看

1、无明显关系，散点比较散乱。线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新制作散点图确认。

2、三角坐标图的读图方法如下：沿着三个坐标轴数值，从小到大的方向画出三个箭头，方向不要搞错。画平行线即可。分别画出与上述三个箭头平行且延伸方向一致的三条斜线。

3、扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。折线统计图，折线统计图一般用在变化规律上，可以清楚的看到数据变化规律。

4、宝塔线也叫宝塔线指标，又称为TOWER（TWR）指标，是一种注重股价分析的中长期技术分析工具。

贝叶斯判别分析和朴素贝叶斯分类时一样的吗

1、贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯这三者之间是有区别的。

2、当这个条件成立时，朴素贝叶斯的判别正确率很高，但不幸的是，在现实中各个特征属性间往往并非独立，而是具有较强相关性的，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。

3、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。

4、在许多场合，朴素贝叶斯（Nave Bayes，NB）分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。

5、朴素贝叶斯算法属于分类算法。发源于古典数学理论，对缺失数据不太敏感，有稳定的分类效率，模型所需估计的参数很少，算法比较简单。

统计可分性度量

离散度（Divergence）离散度是模式识别中早期采用的统计可分性度量之一（Swain and Davis，1987）。

类别统计可分性度量的计算利用遥感数据分类的训练数据计算。原始空间分辨率数据的分类训练数据通过层次随机采样方法选取。

通过计算变换离散度和J-M距离两个统计可分性度量随遥感数据空间分辨率的变化，发现随着空间分辨率的变化，不同类别间的统计可分性的变化结构不同，解释了不同变化结构下类内光谱特征变异程度和混合像元数目两个因子的互动关系。

度量（metric），亦称距离函数，数学概念，是度量空间中满足特定条件的特殊函数，一般用d表示。度量空间也叫做距离空间，是一类特殊的拓扑空间。弗雷歇（Fréchet，M.R.）将欧几里得空间的距离概念抽象化，于1906年定义了度量空间。

监督分类中训练样本应如何选取(包括训练样本的数量要求及选择原则...

1、监督分类样本选择一般选10-100个。根据查询相关公开信息显示一般情况下，要行到可靠的结果，每类至少选择10-100个样本，从随机采集10-100个样本点，并确保每一类别不少于10个样本。

2、训练样本应在各类目标地物面积大的中心选取，这样有代表性。训练样本的数目要足够多，能够提供各类足够的信息和克服各种偶然因素的影响。

3、第一步：首先打开需要进行监督分类的影像数据，选择不同的波段进行彩色合成，这里尽可能的选择信息量最丰富的波段来进行合成。波段选择可以通过计算不同波段之间的相关系数来分析其相关性。

4、最小距离法 最小距离法的基本原理是根据已知类别或训练样本的模式特征选择特征参数并建立判别函数，通过待分类像元与各类别均值向量的距离比较而将其划分至与之距离最小的类别之中。

The End