우도(尤度, likelihood)란, 결과 E가 나올 가능성이 얼마나 되는지 여러 가설들을 평가하는 척도이다. “우도비 검정(likelihood ratio test)이란 두 개의 모형의 우도비를 계산해서 두 모형의 우도가 유의한 차이가 나는지 비교하는 방법이다. 고혈압과 당뇨가 이미 포함되어 있는 모형 A에 비만이라는 위험인자를 하나 더 추가하여 모형 B를 만들어 보자. 이 두 모형이 통계적으로 유의한 우도의 차이를 보인다면 비만이라는 변수는 그만큼 의미 있는 변수라고 할 수 있을 것이다. 즉, 비만의 회귀계수는 유의할 것이다. 이렇듯 회귀모형에 변수를 하나 추가 또는 제거하면서 두 우도의 비를 통해 회귀계수의 유의성을 검정하는 방법이 우도비 검정이다. 우도비 검정은 로지스틱 회귀분석를 비롯하여 일반화 선형모형에서 유의한 변수를 선택하는 주요한 방법 중 하나이다.”
“로그우도란 우도에 로그를 취한 값을 말하며 확률분포의 모수와 표집값이 불일치할수록 그 값이 0에서 더 크게 벗어나게 된다. 실제로 우도의 ‘尤(우)’라는 한자는 ‘벗어나 있다’는 뜻이다. 즉 로그우도가 크면 클수록 모형과 데이터가 서로 맞지 않는다는 것을 의미한다. 즉, 어떤 모형에 예측변수를 투입할 때 로그우도가 감소했다면, 예측변수가 모형의 설명력을 높였다고 볼 수 있다.”
