我试图了解 Python statsmodel 包提供的混合线性模型的结果。我想避免我的数据分析和解释中的陷阱。问题在数据加载/输出代码块之后。
加载数据和拟合模型：
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
data = sm.datasets.get_rdataset("dietox", "geepack").data
md = smf.mixedlm("Weight ~ Time", data, groups=data["Pig"])
mdf = md.fit()
print mdf.summary()
Mixed Linear Model Regression Results
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Model: MixedLM Dependent Variable: Weight
No. Observations: 861 Method: REML
No. Groups: 72 Scale: 11.3669
Min. group size: 11 Likelihood: -2404.7753
Max. group size: 12 Converged: Yes
Mean group size: 12.0
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Coef. Std.Err. z P>|z| [0.025 0.975]
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Intercept 15.724 0.788 19.952 0.000 14.179 17.268
Time 6.943 0.033 207.939 0.000 6.877 7.008
Group Var 40.394 2.149
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Q1。(a) Group Var 系数 (params) 究竟是什么？我以为是 Group Var (cov_params) 的方差，但默认输出与内置方法输出不匹配。
Q1。(b) “Group Var”参数（params）是什么意思？
print "-----Parameters-----"
print mdf.params
print
print "-----Covariance matrix-----"
print mdf.cov_params()
-----Parameters-----
Intercept 15.723523
Time 6.942505
Group Var 3.553634
dtype: float64
-----Covariance matrix-----
Intercept Time Group Var
Intercept 0.621028 -0.007222 0.000052
Time -0.007222 0.001115 -0.000012
Group Var 0.000052 -0.000012 0.406197
Q2。(a) Group Var 的标准误差 (bse) 是什么意思？为什么默认输出中未报告 Group Var 估计值？不重要吗？
Q2。(b) 与方差标准误差 (bse_re) 有何不同？
print "-----Standard errors-----"
print mdf.bse
print
print "-----Standard errors of random effects-----"
print mdf.bse_re
-----Standard errors-----
Intercept 0.788053
Time 0.033387
Group Var 0.637336
dtype: float64
-----Standard errors of random effects-----
Group Var 2.148771
dtype: float64
Q3。为什么在summary() 中没有报告随机参数的t 值和p 值？
print "-----t-values (or z-values?)-----"
print mdf.tvalues
print
print "-----p-values-----"
print mdf.pvalues
-----t-values (or z-values?)-----
Intercept 19.952366
Time 207.938608
Group Var 5.575760
dtype: float64
-----p-values-----
Intercept 1.429597e-88
Time 0.000000e+00
Group Var 2.464519e-08
dtype: float64