GLM-Gamma-Regression in Python-Statistikmodellen

Question

Betrachten Sie die GLM-Gamma-Funktion, die in Python-Paket statsmodel passt. Hier

ist der Code:

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() 

Das gibt mir die Zusammenfassung der angepassten Modellparameter durch eine Gamma-Regression erhalten. Was mich interessiert, ist das genaue pdf $ P (y | X) $ aus dem obigen Modell. Was ich bisher sammeln kann, ist das Modell.Params * x gibt den Mittelwert des Gamma als Funktion der Trainingsdaten an. Wie kann man die Form der PDF aus der Zusammenfassung ableiten?

Answer 1

GLM verfügt über eine get_distribution-Methode, die eine scipy.stats-Verteilungsinstanz mit der transformierten Parametrisierung zurückgibt. Die Verteilungsinstanz wird über alle verfügbaren Methoden wie pdf, cdf und rvs verfügen.

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

Dies ist derzeit nur intern für einige begrenzte Fälle verwendet.

Hinweis: Der Identitätslink garantiert nicht, dass der Mittelwert für alle Gruppen von erklärenden Variablen positiv ist.