本案例依原書 Fig. 5.6「−2 Log Likelihood Matrix」與 5.3.1 整理。
理解 Lower −2LL 一般代表 Better Fit，但極低值需要檢查 Overfitting。
原書指出 Lower −2LL 表示模型更貼合 Observed Data；但 Large Enterprise 某模型出現 0.000 時，作者特別警告可能是模型過度貼合 Sample Data，而不是理想的 Generalizable Model。
| 情境 | −2LL | 原書解讀 |
|---|---|---|
| Large Enterprise 極低值 | 0.000 | Perfect Fit；需警惕 Overfitting |
| Medium Enterprise | 4.267 | Strong Model Fit |
| Small Enterprise | 9.902 | Strong Model Fit |
| ELDI Small | 22.803 | Moderate／more appropriate than some alternatives |
| ELDI Medium | 25.373 | Moderate Fit |
| ELDI Large | 38.729 | Less appropriate |
| EVLDI | 原書描述為 highest values | Very low digitalization 難形成有意義 Predictive Structure |
Excel 可整理所有 Model 的 −2LL 並依低到高排序；若出現 0 或異常低值，應另加 Cross-validation／Out-of-sample 欄位。AI 可協助指出 Overfitting Risk，但不能只看 Training Fit 宣稱模型最佳。
原書列出 0.000、4.267、9.902、22.803、25.373、38.729 等值；作者建議用不同 Dataset、Multicollinearity Check、Interaction Term／Alternative Cut-off 等方式交叉驗證。
模型越貼 Sample，不代表越能泛化。0.000 在本章不是「完美模型」的單純好消息，而是需要進一步驗證的風險訊號。
請依 −2LL 由低到高比較 Model Fit，但若數值為 0 或異常低，必須額外標記 Overfitting Risk，並建議 Cross-validation；不要直接選為最佳模型。