python最小二乘估计模型OLS Regression Results含义解释

Log-Likelihood

对数似然性（Log-Likelihood）是在统计学中用于评估给定模型参数下观测数据的概率的一种方法。对数似然性的目标是最大化在给定数据条件下模型参数的可能性。

在一个概率模型中，给定观测数据，对数似然性（通常表示为LL或log-likelihood）可以通过以下步骤计算：

1. 定义概率分布：确定数据的概率分布，这通常由模型的选择决定。

2. 写出似然函数：似然函数表示在给定模型参数的情况下，观测到数据的概率。

其中，(n) 是观测数据的数量。

在Python中，对数似然性常常与最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）一起使用。在statsmodels等统计模型库中，模型拟合的结果通常包含对数似然性。

例如，在statsmodels中，可以通过以下方式获取对数似然性：

import statsmodels.api as sm

# 假设已经有了模型对象 model
log_likelihood = model.llf
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