Python statsmodels中的GLM伽玛回归

Question

考虑在Python包statsmodel中适合的GLM gamma函数。

这是代码：

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()

这为我提供了通过伽玛回归获得的拟合模型参数的摘要。我感兴趣的是上述模型的确切pdf $ P（y | X）$。到目前为止，我可以收集的是model.params * x给出了作为训练数据函数的伽马平均值。如何从摘要中推断pdf的形状？

Answer 1

GLM有一个get_distribution方法返回一个带有转换参数化的 scipy.stats 分布实例。分发实例将具有所有可用的方法，如 pdf、cdf 和 rvs。

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

这目前仅在一些有限的情况下在内部使用。

请注意，身份链接并不能保证所有解释变量集的均值都是正的。