λ=-2[L(H0)-L(H1)] frontier检验

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我看到有文献在进行模型检验时，用到对数似然率统计量λ
λ=-2[L(H0)-L(H1)]
原文是这么说的
“我们首先对模型进行无约束估计，得到备择假设下的对数似然值L(H1)，然后分别在下列约束条件下估计模型，得到零假设下的对数似然值L(H0)。用似然率（LR）检验统计量对下列假设分别进行检验。定义对数似然率统计量λ， λ=-2[L(H0)-L(H1)]     如果零假设H0成立，那么检验统计量λ服从渐进卡方分布（或混合卡方分布），自由度为受约束变量的数量”
文中用到的五个假设检验分别如下：
1. H0: γ=μ=η=0        
2.H0: η=0
3.H0: αT=βTT=βTL=βTK=0
4.H0: βTL=βTK=0
5.H0: βKK=βLL=βLK=βTT=0


这些都是怎么做出来的

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关键词：frontier frontie front Tier fro 自由度 模型 统计

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