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"Au sens strict, la déviance est définie à partir de la vraisemblance dans le cas d’un modèle paramétrique. Soit un ensemble de n observations et un modèle avec les paramètres β₀, β₁..βₙ ; alors L(β₀) est la vraisemblance du modèle n’utilisant que le paramètre β₀, tandis que L(βₙ) est la vraisemblance du modèle complètement paramétrisé (L(βₙ) = 1 parce que le modèle est parfaitement ajusté). La déviance pour k paramètres est D(βₖ) = –2[log L(βₖ) – log L(βₙ)] = log [L(βₙ)/ L(βₖ)]² = –2 log L(βₖ)."
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