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1、似然比检验(likelihoodratio,LR)是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。
2、似然比检验的思想是：如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。
1、一句话概括：似然函数是参数的函数。
2、解释：参数θθ在给定输出为x的情况下的似然函数等于，在给定参数为θθ的情况下，取x的概率。注意：此处的竖杠并不表示条件件概率，仅仅是一种取该值的含义。
3、我的理解：在统计学中，随机变量会服从某个分布，此分布带有参数。参数不同，随机变量对应同一个值的概率也不同。一般来说我们给定参数，然后来计算概率。但是似然函数是先给定事件的结果，然后求参数在此结果下的似然函数。似然函数重要的不是值的大小，而是在哪个参数值下，对应的似然函数最大。也就求出了参数最为合理的取值。
一般是有亲子关系的鉴定，计算出的亲权数值，如果是非亲生就不会有这个数值出现，直接就是排除生物学父亲或者母亲的关系。
1、样本值是0,1,2,0,2,1，对应的概率分别是theta，（1-2theta），theta，theta，theta，（1-2theta）。
2、似然函数就是得到这个样本的概率，由于每次抽样独立，所以把这几个概率乘起来就是得到这个样本的概率了，也就是似然函数。
3、给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ)。
4、似然函数的主要用法在于比较它相对取值，虽然这个数值本身不具备任何含义。例如，考虑一组样本，当其输出固定时，这组样本的某个未知参数往往会倾向于等于某个特定值，而不是随便的其他数，此时，似然函数是最大化的
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