単純な昔の可能性の代わりに対数尤度を使用する唯一の理由は、乗算を加算に変換できるため、数学的な便宜です。昔ながらの可能性はP（parameters | data）です。つまり、データが固定されていて、モデルのパラメーターを変更していると仮定します。これを最大化することは、パラメーター推定を行う1つの方法であり、 最尤法として知られています。
対数尤度比
尤度比検定は、帰無仮説の制約の下での尤度関数の最大値と、その制約を緩和した最大値の比を取ることによって計算された検定統計量に依存する統計検定です。その比率がisであり、帰無仮説が成り立つ場合、一般的に発生する確率分布のファミリーでは、-2 logΛが特に便利な漸近分布を持ちます。 Z検定、F検定、ピアソンのカイ2乗検定などの多くの一般的な検定統計量は、対数尤度比またはその近似として表現できます。
http://www.knowledgerush.com/kr/encyclopedia/Log-likelihood_ratio/