Un test du rapport des vraisemblances conjoint est présenté pour l'identification LOS et NLOS.
Pour tester cet impact, nous avons utilisé un test de ratio de vraisemblance.
Construisons un test selon la méthode de Neyman et Pearson.
La signification statistique a été évaluée en utilisant le test du rapport de vraisemblance.
Résultats des tests de comparaison de modèles LRT (Likelihood Ratio Test).
H1 : λ ≠ λ0 : Minitab utilise un test de rapport de vraisemblance, comme suit :
Trois tests sont proposés : le test du rapport de vraisemblance (-2 Log (Vraisemblance)), le test du score et le test de Wald.
Trois tests sont proposés : le test du rapport des vraisemblance (-2 Log(Vrais.)), le test du Score, et le test test de Wald.
Trois tests sont proposés : le test du rapport des vraisemblance (-2 Log(Vrais.)), le test du Score, et le test de Wald.
Trois tests sont proposés : le test du rapport des vraisemblance (-2 Log(Vrais.)), le test du Score, et le
Chaque variable a ensuite été abandonnée pour évaluer son effet en utilisant des tests de ratio de vraisemblance.
Il est donc possible que le deuxième test soit plus fiable sur ce plan.
Ils ont établi des tests avec et sans cette variable.
Le G2 et le test du rapport de vraisemblance sont préférables en pareil cas ( Powers et Xie 2008 ).
1 Valeur p du rapport de vraisemblance pour l'obtention de paramètres égaux ajustés à chaque moitié des données.
Requêtes fréquentes anglais :1-200, -1k, -2k, -3k, -4k, -5k, -7k, -10k, -20k, -40k, -100k, -200k, -500k, -1000k,
Requêtes fréquentes français :1-200, -1k, -2k, -3k, -4k, -5k, -7k, -10k, -20k, -40k, -100k, -200k, -500k, -1000k,
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