对数互换公式证明

nlog⁡2m=mlog⁡2n(1)n^{\log_2m} = m^{\log_2n} \tag{1}nlog2m=mlog2n(1)

证明:
nlog⁡2m=mlog⁡mnlog⁡2m=mlog⁡2m×log⁡mnn^{\log_2m} = m^{\log_m{n^{\log_2m}}} \\ =m^{\log_2m\times \log_mn}nlog2m=mlogmnlog2m=mlog2m×logmn

换底公式log⁡mb=log⁡nblog⁡nm\log_mb=\frac{\log_nb}{\log_nm}logmb=lognmlognb
带入换底公式
mlog⁡2m×log⁡mn=mlog⁡2m×log⁡2nlog⁡2m=mlog⁡2nm^{\log_2m\times \log_mn} =m^{\log_2m\times \frac{\log_2n}{\log_2m}} \\ =m^{\log_2n}mlog2m×logmn=mlog2m×log2mlog2n=mlog2n

### 对数似然比公式概述 对数似然比(Log-Likelihood Ratio, LLR)用于衡量两个统计模型对于同一组数据拟合程度的好坏。该比率通过比较零假设 \(H_0\) 和备择假设 \(H_1\) 下的数据概率来评估哪个模型更优[^1]。 具体而言,设观测到的数据集为 \(\mathbf{x}\),则对数似然比可以表示如下: \[ LLR = \log{\frac{L(H_1|\mathbf{x})}{L(H_0|\mathbf{x})}} \] 其中 \(L(H_i | \mathbf{x})\) 表示给定参数集合下样本发生的可能性大小;\(i=0,1\) 分别对应于两种不同假设计算得到的结果[^2]。 当计算所得 LLR 值较大时,则倾向于拒绝原假设而接受替代假设;反之亦然。通常情况下会设定一个阈值作为判断标准,在实际应用中可以根据具体情况调整此临界点以控制误判率[^3]。 #### Python 实现例子 下面是一个简单的Python实现案例,展示如何基于已知分布函数计算两组正态分布之间的对数似然比: ```python import numpy as np from scipy.stats import norm def log_likelihood_ratio(data, mu_null, sigma_null, mu_alt, sigma_alt): ll_null = sum(norm.logpdf(x, loc=mu_null, scale=sigma_null) for x in data) ll_alternative = sum(norm.logpdf(x, loc=mu_alt, scale=sigma_alt) for x in data) return (ll_alternative - ll_null) # Example usage with synthetic normal distributed datasets. data_points = [np.random.normal(loc=5., scale=2.) for _ in range(100)] print(f"The Log Likelihood Ratio is {log_likelihood_ratio(data_points, 4.8, 1.9, 5.2, 2.1)}") ```
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