Page 135 - 4512

1 
де  - асимптотична коваріаційна матриця оцінок параметрів,
яка визначається стандартним для методу максимальної вірогі-
дності способом (через гессіан або градієнт логарифмічної фу-
нкції вірогідності в оптимальній точці).

Показники якості і тестування моделі
Статистика відношення вірогідності

LR  2(l  1 l 2 ),

де ,l l - значення логарифмічної функції вірогідності оціненої
2
1
моделі і обмеженої моделі, в якій ( )p x є константою (не зале-
t
жить від факторів X, виключаючи константу з множини факто-
рів).
Дана статистика, як і в загальному випадку використання
методу максимальної вірогідності, дозволяє тестувати статис-
тичну значущість моделі в цілому. Якщо її значення достатньо
велике (більше критичного значення розподілу  2 ( )k , де k - чи-
сло факторів моделі ( без константи)), то модель можна визнати
статистично значущою.
Також використовуються аналоги класичного коефіцієнта
детермінації, наприклад:
• Псевдо-коефіцієнт детермінації:

R 2 pseudo  1 1 LR n 1 /  LR n LR .

• Коефіцієнт детермінації Макфаддена (індекс відно-
шення вірогідності):

2
R McFadden  LRI  1 l 1 / .l
0

Обидва показники змінюються в межах від 0 до 1.
• Інформаційні критерії: інформаційний критерій Акаіке
(AIC) , байесівський інформаційний критерій Шварца (BIC,
SC), критерій Хенна - Куїна (HQ).

134