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关键词：Likelihood like 绝对值 Log Eli

如果是求最大(极大)似然估计的话, 就是找likelihood的最大值点,  由于Log likelihood和likelihood的最大值点一样, 所有也是求Likelihood的最大值点,它和Log likelihood的正负没有关系.

fanyonghui 发表于 2017-4-15 07:24
如果是求最大(极大)似然估计的话, 就是找likelihood的最大值点,  由于Log likelihood和likelihood的最大值点 ...

谢谢您，网上有帖子说，Log likelihood值越大，模型的拟合越好。。。我的Log likelihood是-735，是不是说模型拟合度很差？？
Logistic regression                               Number of obs   =       1696
                                                  LR chi2(19)     =     794.20
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -735.99632                       Pseudo R2       =     0.3505

看绝对值，绝对值越小越好

Alfred_G 发表于 2017-4-15 08:40
看绝对值，绝对值越小越好

谢谢您！
可是，我样本量800+时，Log likelihood还是-327，扩大样本量到1600+时，Log likelihood反而-735了。。。
为什么呢？？按理说，扩大样本量应该导致好的结果啊？？。。。。。

请参考这篇帖子：https://bbs.pinggu.org/thread-1340359-1-1.html

alasaa 发表于 2017-4-15 08:33
谢谢您，网上有帖子说，Log likelihood值越大，模型的拟合越好。。。我的Log likelihood是-735，是不是说 ...

我看到的贴是log-likelihood用来反映模型的拟合程度，越小越好，如果是likehood的值，无论正负，越大越好

当log likelihood为负数时，绝对值越小越好。因为log likelihood是一个衡量模型拟合数据好坏的量，正值表示模型对数据的拟合程度较高，负值则表示拟合程度较低。在数值上，更大的绝对值意味着模型与数据之间的匹配度更低。因此，在优化过程中，目标是使log likelihood的值尽可能接近0（或者在考虑正规化的情况下，为正的较小数值），这意味着更小的绝对负值表示更好的模型性能。

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