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我在文献里看到了 likelihood ratio test ,这个不明白。是如何计算的呢?在R中如何实现?
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LRT和Wald一般是检验模型中某个参数是不是有必要扔掉。在生信里面是一般拿来看差异表达基因的。
比如说现在有A处理和对照,现在我们的目的是为了看A处理的系数是否为0,如果为0 就代表A处理对这个基因没什么影响。
LRT的思路就是训练一个带这个系数的模型,在训练一个不带这个系数的模型。再比较这两个模型的似然比是不是有显著的区别。
对应的Wald的思路是我直接计算这个系数对应的统计量,可以变相理解为效能。相比LRT的好处是不需要多训练一个模型。
这家伙很懒,还没有设置简介
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