Pythonの統計モデルでのGLMガンマ回帰

Question

PythonパッケージのstatsmodelでのGLMガンマ関数フィッティングについて考えてみましょう。ここで

はコードです：

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() 

これは私にガンマ回帰によって得られた当てはめモデルパラメータの概要を示します。私が興味を持っているのは、上記モデルの正確なpdf $ P（y | X）$です。これまでに収集できるのは、model.paramsです。* xは、トレーニングデータの関数としてのガンマの平均を示します。要約からPDFの形を推測するには？

Answer 1

GLMには、get_distributionメソッドがあり、変換されたパラメータ化を使用してscipy.statsディストリビューションインスタンスを返します。配布インスタンスには、pdf、cdf、rvsなどの利用可能なすべてのメソッドがあります。

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

これは、現在、いくつかの限られた場合のみに内部的に使用されます。

注意してください。アイデンティティリンクは、すべての説明変数のセットに対して平均が肯定的であることを保証しません。