파이썬 통계 모델에서 GLM 감마 회귀

Question

파이썬 패키지 인 statsmodel에서 GLM 감마 함수 피팅을 고려하십시오.

import numpy 
import statsmodels.api as sm 

model = sm.GLM(ytrain, xtrain, family=sm.families.Gamma(link = sm.genmod.families.links.identity)).fit() 

print model.summary() 

이 날 감마 회귀 분석에 의해 얻어진 피팅 모델 파라미터의 요약을 제공한다 : 여기

코드이다. 내가 관심있는 것은 위의 모델에서 정확한 pdf $ P (y | X) $입니다. 지금까지 내가 모을 수있는 것은 model.params * x는 훈련 데이터의 함수로서 감마 평균을 나타냅니다. 요약에서 PDF의 모양을 추산하는 방법은 무엇입니까?

Answer 1

GLM은 변형 된 매개 변수화를 사용하여 scipy.stats 배포 인스턴스를 반환하는 get_distribution 메서드를가집니다. 배포 인스턴스에는 pdf, cdf 및 rvs와 같은 사용 가능한 모든 메서드가 있습니다.

http://www.statsmodels.org/devel/generated/statsmodels.genmod.generalized_linear_model.GLM.get_distribution.html

이

현재 일부 제한된 경우에 내부적으로 만 사용됩니다.

신원 링크는 평균이 모든 설명 변수 집합에 대해 양의 값임을 보장하지 않는다는 것에 유의하십시오.