似然比检验（LikelihoodRatioTest,LRT）是一种基于似然函数的统计检验方法，用于比较两个嵌套模型的拟合优度。它通过计算两个模型的最大似然值的比率来评估是否拒绝原假设。似然比检验的核心思想是比较更复杂的模型（备择假设）是否显著优于更简单的模型（原假设）。具体步骤包括：1.构建原假设模型（简单模型）和备择假设模型（复杂模型），确保原假设模型是备择假设模型的嵌套版本。2.分别计算两个模型的最大似然值（likelihood）。3.计算似然比统计量（LikelihoodRatioStatistic,LRS），公式为：LRS=-2*ln(原假设模型似然值/备择假设模型似然值)。4.在一定的显著性水平下，比较LRS与卡方分布的临界值（自由度等于两个模型参数数量的差值）。如果LRS大于临界值，则拒绝原假设，认为复杂模型显著优于简单模型。似然比检验广泛应用于回归分析、广义线性模型（如逻辑回归）、生存分析等领域。它的优势在于适用于大样本情况，且不依赖于具体的参数分布形式。然而，在小样本情况下，似然比检验可能不够准确，此时可以考虑其他方法如AIC或BIC。
