r - R：GLM 中饱和模型的对数似然

Question

令LL =对数似然

残余偏差= 2(LL(饱和模型) - LL(提议模型) )

但是，当我使用glm函数时，似乎

Residual Deviance = -2LL(Proposed Model)

例如，

mydata <- read.csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
mydata$rank <- factor(mydata$rank)
mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data = mydata, family = "binomial")
summary(mylogit)
###
Residual deviance: 458.52  on 394  degrees of freedom
AIC: 470.52
#Residual deviance
-2*logLik(mylogit)
##'log Lik.' 458.5175 (df=6)
#AIC
-2*logLik(mylogit)+2*(5+1)
##470.5175

LL（饱和模型）在哪里，我怎样才能在 R 中获得它的价值？

谢谢你。

Answer 1

我得到了答案：它仅在饱和模型的对数似然为 0 时发生，这对于离散模型意味着在饱和模型下观察到的数据的概率为 1。二进制数据几乎是唯一的情况真（因为个别拟合概率变为零或一）。H和这里了解详细信息。