机器算法验证 - 从似然比检验报告 - 吾爱随笔录

我不知道这是属于这里还是属于 StackExchange，这是一个混合但可能非常简单的问题。我通常如何报告似然比检验？我希望您的答案中有一个很好的参考，我已经搜索过但找不到任何好的答案。

> glmm0 <- glmer(yngel ~ (1|nest), data, family=poisson(link="log"))
> glmm <- glmer(yngel ~ age.level + (1|nest) + 0, data, family=poisson(link="log"))
> anova(glmm0, glmm)
Data: data
Models:
glmm0: yngel ~ (1 | nest)
glmm: yngel ~ age.level + (1 | nest) + 0
      Df    AIC    BIC  logLik deviance  Chisq Chi Df Pr(>Chisq)    
glmm0  2 682.33 689.38 -339.16   678.33                             
glmm   3 672.37 682.95 -333.18   666.37 11.959      1   0.000544 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

到目前为止，我最好的猜测是：我使用似然比检验将具有固定效应的模型与没有它的模型进行比较。包含固定效应（年龄水平）的模型更适合（，）。 $\chi^2(df=?)=11.96$ $p=0.00054$

而且我实际上无法弄清楚要从中报告多少 df。一个模型有 2 个，另一个模型有 3 个，它们之间有 1 个。

谢谢您的帮助。