logistic回归-2LL似然函数的值越大越好吗

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进行logsitic回归分析，当：
在模型为4个变量的时候，-2LL（4）=27.435
当模型减少1个变量的时候-2LL（3）=27.508
请问各位，删减一个变量合理吗？
—2LL是不是越小越好呢？

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist 回归分析 模型

，没有人帮忙解答一下呢，谢谢斑竹

说一下我的理解，抛砖引玉
用似然值的对数比评估模型时，是用当前模型的似然值/full模型的似然值，然后取对数再乘以-2，即-2ln(Lc/Lf)
当模型拟合得好的时候， Lc/Lf 接近于1 --> ln(Lc/Lf) 是很小的负数--> -2ln(Lc/Lf)，即-2LL,应该是很小的正数。所以说-2LL小说明模型拟合得好。

2LL（4）-2LL（3）<卡方0.05状态下，表明删除一个变量是可以的，不知有这个理论根据吗？

4# oldbridge

首先检验变量的显著性时，零假设是系数为零，即变量不起作用。而-2LL(4) - (-2LL(3))表示新加入的变量对最大似然值的影响程序，如果它大于P=0.05下的卡方值，则认为显著，则拒绝零假设，也就是说该变量显著。

我是这么认为的。。。望大侠指点

谢谢， 好象有一定道理

5# lkprince 谢谢

顶一个

简单来说，的确是-2ll越小越好；
当遇到两个模型-2ll对比时，-2ll（4）与-2ll（3）不能单看数值面上的变化，谁大谁小；
-2ll（4）与-2ll（3）之间的差异到底有没有统计意义，还需要卡方检验。
不可轻易依据二者之间微弱的一点变化下结论。

-2ll（4）与-2ll（3）之间的差异符合卡方分布，所以，可以查阅卡方表，确认差异是否显著，显著了，才说明变量变化引起了模型的改变。

wujiang814 发表于 2017-9-25 09:31
简单来说，的确是-2ll越小越好；
当遇到两个模型-2ll对比时，-2ll（4）与-2ll（3）不能单看数值面上的变化 ...