似然比分类（似然比值）
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无序多分类资料用什么检验
1、无序分类变量是指没有固定顺序的分类变量，例如性别、血型等。对于无序分类变量，我们可以使用卡方检验（Chi-squaretest）来进行检验。卡方检验是一种统计假设检验方法，它主要用于判断两个分类变量之间是否有关联关系。
2、一般来说，两组无序分类资料的比较可用卡方检验，而有序分类资料的比较则可考虑秩和检验。 （2）在实际中，方法的选择并非简单根据资料本身的性质，还要考虑研究目的。
3、要比较样本均值与总体均值之间的差异可用单样本t检验。单样本t检验（one-samplet-test）是2014年全国科学技术名词审定委员会公布的心理学名词，样本统计量与其总体统计量，或理论值之间的差异检验。
如何使用SPSS对Logistic回归中分类变量进行处理
数据录入SPSS。选择Analyze→Regression→BinaryLogistic。主对话框设置：将因变量cancer送入Dependent框中，将纳入模型的自变量sex，age，BMI和COPD变量Covariates中。
logit回归 打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。然后将因变量和自变量分别放入相应的框中。
打开spss统计软件，然后单击“Analyze - Regression - Binary Logistic”。出现“逻辑回归”窗口。将“高血压”放入“依赖变量”框，并将其他变量（如“性别”和“体重指数”）放入“分隔符”框中。
应该用logistic回归。前提是设计好变量类型。使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设：假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如血压水平可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。
广义线性模型拟合优度似然比怎么看结果
首先似然比统计量是在进行两个互斥的假设之间“比较”的。其次p值是衡量在零假设下观察到的结果或更极端结果的概率。最后p值小于显著性水平，可以拒绝零假设。
第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。
拟合度指标RNew=1-（Q/∑y^2）^（1/2）。拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R。R最大值为1。
均方根误差（RMSE）：均方根误差是MSE的平方根。RMSE的值越小，表示模型的预测精度越高。残差分析：残差是指实际值与预测值之间的差。通过分析残差，我们可以了解模型的拟合效果是否良好。
贝叶斯判别分析和朴素贝叶斯分类时一样的吗
贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯这三者之间是有区别的。
当这个条件成立时，朴素贝叶斯的判别正确率很高，但不幸的是，在现实中各个特征属性间往往并非独立，而是具有较强相关性的，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。
在许多场合，朴素贝叶斯（Nave Bayes，NB）分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
朴素贝叶斯算法属于分类算法。发源于古典数学理论，对缺失数据不太敏感，有稳定的分类效率，模型所需估计的参数很少，算法比较简单。
朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器，之所以成为朴素，应该是Naive的直译，意思为简单，朴素，天真。贝叶斯方法 贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。
统计可分性度量
1、离散度（Divergence）离散度是模式识别中早期采用的统计可分性度量之一（Swain and Davis，1987）。
2、类别统计可分性度量的计算利用遥感数据分类的训练数据计算。原始空间分辨率数据的分类训练数据通过层次随机采样方法选取。
3、通过计算变换离散度和J-M距离两个统计可分性度量随遥感数据空间分辨率的变化，发现随着空间分辨率的变化，不同类别间的统计可分性的变化结构不同，解释了不同变化结构下类内光谱特征变异程度和混合像元数目两个因子的互动关系。
4、度量（metric），亦称距离函数，数学概念，是度量空间中满足特定条件的特殊函数，一般用d表示。度量空间也叫做距离空间，是一类特殊的拓扑空间。弗雷歇（Fréchet，M.R.）将欧几里得空间的距离概念抽象化，于1906年定义了度量空间。
5、对于多光谱遥感数据分类来说，一个较好的评价遥感数据空间分辨率变化对分类精度综合作用的方法是进行类别之间光谱特征的统计可分性分析（Separability Analysis）。
6、对遥感专题分类不确定性的尺度效应研究证明不同类别间最大的统计可分性（分类精度）出现的空间分辨率可能不同。要得到高的分类精度，理想的情况是对不同的类别用不同尺度（空间分辨率）的数据进行分类，即多尺度分类方法。
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