假设模型A设定为
y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + a4*x4
模型B设定为
y = a0 + a1*x1 + a2*x2
我们想在模型A和B之间进行筛选。显然，如果 a3=a4=0，那么我们应该选择比较精简的模型B，因为它更为有效（参数相对较少）。因此，原假设为 H0: a3=a4=0。这其实就是平时所言的nested test（嵌套检验）。

使用LRtest时，我们实际上在执行似然比（LR）检验，公式为
  S = -2（LL_B - LL_A）--chi2(2)
其中，LL表示相应模型的对数似然值，统计量S服从自由度为约束个数的卡方分布。