我对Statsmodels Mixedlm的输出感到有些困惑，希望有人能解释一下。
我有一个庞大的单户住宅数据集，包括每个物业的前两个销售价格/销售日期。我已经对整个数据集进行了地理编码，并获取了每个属性的海拔高度。我试图了解不同城市之间海拔和房地产价格升值之间的关系如何变化。
我使用statsmodels混合线性模型来使价格升值回归高程，同时将其他一些因素保持不变，而城市是我的组类别。
md = smf.mixedlm('price_relative_ind~Elevation+YearBuilt+Sale_Amount_1+LivingSqFt',data=Miami_SF,groups=Miami_SF['City'])
mdf = md.fit()
mdf.random_effects
输入mdf.random_effects将返回系数列表。我能否将此列表解释为实质上每个城市的斜率（即，将高程与销售价格升值相关的单个回归系数）？还是这些结果是每个城市的截距？