A Deviance mede a discrepância entre o modelo atual e o modelo completo. O modelo completo é o modelo que tem n parâmetros, um parâmetro por observação. O modelo completo maximiza a função log-verossimilhança. O modelo completo fornece um ponto de comparação para modelos com menos de n parâmetros. As comparações ao modelo completo usam deviance escalada.
A contribuição à deviance escalada de cada ponto de dados do indivíduo depende do modelo.
Modelo
Deviance
Binomial
Poisson
Os graus de liberdade do teste dependem do tamanho da amostra e do número de termos do modelo:
Notação
Termo
Descrição
Lf
a log-verossimilhança do modelo completo
Lc
a log-verossimilhança do modelo com um subconjunto de termos do modelo completo
yi
o número de evento da iésima linha nos dados
a resposta média estimada da iésima linha nos dados
mi
o número de ensaios da iésima linha dos dados
n
o número de linhas nos dados
p
os graus de liberdade da regressão
Pearson
A estatística qui-quadrado de Pearson generalizada avalia a diferença relativa entre os valores observados e ajustados.
Os graus de liberdade do teste dependem do tamanho da amostra e do número de termos no modelo. A estatística de Pearson tem uma distribuição qui-quadrado exata para dados normais. Para dados não-normais, como a distribuição binomial e a distribuição de Poisson, a estatística se aproxima da distribuição assintoticamente.
Notação
Termo
Descrição
n
o número de linhas nos dados
p
os graus de liberdade da regressão
yi
o valor da resposta do iésimo padrão fator/covariável
a resposta média estimada da iésima linha
V(·)
a função de variância do modelo, definido a seguir
