statsmodels.genmod.cov_struct.Autoregressive¶

class statsmodels.genmod.cov_struct.Autoregressive(dist_func=None, grid=None)[source]¶

一阶自回归工作依赖结构。

依赖性是根据父GEE类中的时间组件定义的，该组件默认为其输入数据集中每个值在其集群中的索引位置，基于值在输入数据集中的顺序。时间表示一个潜在的多维索引，从中可以确定观测对之间的距离。

同一簇中两个观测值之间的相关性为 dep_params^distance，其中 dep_params 包含要估计的（标量）自相关参数，distance 是两个观测值之间的距离，根据它们对应的时间值计算得出。time 存储为一个 n_obs x k 矩阵，其中 k 表示时间索引中的维度数量。

自相关参数使用加权非线性最小二乘法进行估计，回归簇内每个值与其在同一簇中每个先前值的关系。

Parameters:¶

dist_funcfunction from R^k x R^k to R^+, optional

一个根据两个观测值的时间值计算它们之间距离的函数。

参考文献

B Rosner, A Munoz. 用于分析不均匀间隔检查的纵向数据的自动回归建模。 医学统计。第7卷，59-71页，1988年。

方法

covariance_matrix(endog_expval, index)	返回给定数据簇的工作协方差或相关矩阵。
covariance_matrix_solve(expval, index, ...)	求解形如 covmat * soln = rhs 的矩阵方程，并返回 soln 的值，其中 covmat 是由该类表示的协方差矩阵。
initialize(model)	由GEE调用，用于需要在运行fit之前进行额外设置的实现。
summary()	返回当前依赖结构估计的文本摘要。
update(params)	根据当前的回归系数更新关联参数值。