如何比较两个模型的优劣?——模型拟合fit & 模型复杂度complexity
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发布时间：2024-10-24 01:02
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时间：2024-11-02 15:25
比较两个模型的优劣，主要考虑两个方面：模型拟合（model fit）与模型复杂度（complexity）。
一、对于常规的线性回归（linear regression），我们可以通过查看模型参数的显著性来判断其拟合度。同时，我们可以利用Wald Test的表格来检测参数是否有显著性差异。此外，差异检验的表格也能帮助我们判断模型是否更优秀。
二、在多层模型（Multilevel analysis）的比较中，我们可以采用Wald Test和差异检验的方法。如果模型2在X对Y的影响上更有说服力，且通过显著性测试，则模型2可能更优。
三、对于逻辑回归模型，非嵌套模型间的比较通常采用似然比检验（Likelihood ratio test）或比较“伪R2”和“信息标准（information criteria）”如AIC和BIC。AIC和BIC数值越小，说明模型在相对简洁的情况下拟合度越高。
对于嵌套模型，基于似然比检验的-2LL（-2 LogLikelihood）值比较则更为合适。通过显著性差异测试，我们能更准确地判断模型的拟合度和复杂度。在比较时，要注意参数的选择，如-2LL，来评估模型的优劣。
