statsmodels.discrete.discrete_model.MNLogit.score_obs¶

MNLogit.score_obs(params)[source]¶

多项式logit模型的对数似然函数的雅可比矩阵

Parameters:¶

paramsndarray

多项逻辑回归模型的参数。

Returns:¶

jacarray_like

每个观测值的对数似然函数的导数在参数处的值。

注释

\[\frac{\partial\ln L_{i}}{\partial\beta_{j}}=\left(d_{ij}-\frac{\exp\left(\beta_{j}^{\prime}x_{i}\right)}{\sum_{k=0}^{J}\exp\left(\beta_{k}^{\prime}x_{i}\right)}\right)x_{i}\]

对于 \(j=1,...,J\)，对于观测值 \(i=1,...,n\)

在多项式模型中，得分向量是 K x (J-1) 的，但返回的是一个扁平化的数组。雅可比矩阵的行是观测值，列是导数的扁平化数组。