Соотношение правдоподобия теста

Question

В статистических моделях реализован тест отношения правдоподобия для обычных наименьших квадратов

OLSResults.compare_lr_test(restricted)

Это не верно для обобщенной линейной модели (GLM). Я попытался реализовать copyng реализацию OLS:

from scipy import stats

llf_full = results.llf
llf_restr = results_res.llf
df_full = results.df_resid 
df_restr = results_res.df_resid 
lrdf = (df_restr - df_full)
lrstat = -2*(llf_restr - llf_full)
lr_pvalue = stats.chi2.sf(lrstat, df=lrdf)
lr_pvalue

это выглядит просто, но тот факт, что это не реализовано, вызывает у меня подозрение. Это правильно?

Answer 1

Я не вижу никаких проблем.

Обобщенные линейные модели - это модели с максимальным правдоподобием, если масштаб соответствует семейству.

В настоящее время statsmodels.GLM не реализует методы квази-правдоподобия, в которых шкала может отличаться от методов базового семейства, например, с избыточным рассеянием Пуассона, поэтому можно применять тест отношения правдоподобия.

детали реализации: compare_lr_test предполагалось, что он будет добавлен для всех моделей вероятности, но я не проверял, является ли он правильным (или вызывает исключение) для всех моделей, которые наследуют его.