McFadden's mirrors approaches 1 and

McFadden's mirrors approaches 1 and 2 from the list above. The log likelihood of the intercept model is treated as a total sum of squares, and the log likelihood of the full model is treated as the sum of squared errors (like in approach 1).

The ratio of the likelihoods suggests the level of improvement over the intercept model offered by the full model (like in approach 2).

A likelihood falls between 0 and 1, so the log of a likelihood is less than or equal to zero. If a model has a very low likelihood, then the log of the likelihood will have a larger magnitude than the log of a more likely model. Thus, a small ratio of log likelihoods indicates that the full model is a far better fit than the intercept model.

If comparing two models on the same data, McFadden's would be higher for the model with the greater likelihood.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระจก McFadden ของวิธีที่ 1 และ 2 จากรายการดังกล่าวข้างต้น โอกาสการเข้าสู่ระบบของรูปแบบการตัดจะถือว่าเป็นผลรวมของสี่เหลี่ยมและโอกาสในการเข้าสู่ระบบของรูปแบบเต็มรูปแบบจะถือว่าเป็นผลรวมของข้อผิดพลาดยกกำลังสอง (ที่เหมือนในวิธีการ 1). อัตราส่วนของโอกาสเกิดที่แสดงให้เห็นระดับของการพัฒนามากกว่า รูปแบบการตัดที่นำเสนอโดยรูปแบบเต็มรูปแบบ (เช่นในแนวทาง 2). ความน่าจะตกอยู่ระหว่าง 0 และ 1 เพื่อเข้าสู่ระบบของโอกาสที่มีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับศูนย์ หากรูปแบบที่มีความน่าจะเป็นที่ต่ำมากแล้วเข้าสู่ระบบของความเป็นไปได้ที่จะมีขนาดใหญ่กว่าเข้าสู่ระบบของรูปแบบที่มีแนวโน้มมากขึ้น ดังนั้นอัตราส่วนเล็ก ๆ ของโอกาสเกิดบันทึกการแสดงให้เห็นว่ารูปแบบเต็มรูปแบบเป็นแบบที่ดีขึ้นไกลกว่ารุ่นตัด. ถ้าเปรียบเทียบสองรุ่นในข้อมูลเดียวกัน McFadden จะเป็นที่สูงขึ้นสำหรับรุ่นที่มีโอกาสมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม็คฟาดเด้นเป็นกระจก วิธีที่ 1 และ 2 จากรายการข้างต้น บันทึกความน่าจะเป็นของสกัดกั้นแบบถือว่าเป็นผลรวมของกำลังสอง และโอกาสของการบันทึกแบบถือว่าเป็นจำนวนยกกำลังสองข้อผิดพลาด ( เช่นในวิธีที่ 1 )

ส่วนของ likelihoods บ่งบอกระดับของการปรับปรุงการตัดแบบที่เสนอ โดยแบบเต็ม ( เช่น ในการสอน 2 )

โอกาสอยู่ระหว่าง 0 และ 1 เพื่อให้เข้าสู่ระบบของความเป็นไปได้น้อยกว่าหรือเท่ากับศูนย์ ถ้าแบบมีความเป็นไปได้ต่ำมาก จากนั้นเข้าสู่ระบบของโอกาสจะมีขนาดใหญ่กว่าเข้าสู่ระบบของนางแบบมากกว่า ดังนั้นอัตราส่วนขนาดเล็กของล็อก likelihoods แสดงว่ารูปแบบเต็มพอดี ดีกว่าการตัดแบบ

ถ้าเปรียบเทียบสองรูปแบบในข้อมูลเดียวกันก่อนตายก็จะสูงขึ้น สำหรับรูปแบบที่มีมากกว่าโอกาส