statsmodels.genmod.families.family.Binomial¶

class statsmodels.genmod.families.family.Binomial(link=None, check_link=True)[source]¶

二项式指数族分布。

Parameters:¶

linka link instance, optional

二项式族的默认链接是logit链接。 可用的链接有logit、probit、cauchy、log、loglog和cloglog。 有关更多信息，请参阅statsmodels.genmod.families.links。

check_linkbool

如果为真（默认），则在链接对族无效时引发异常。 如果为假，则不检查链接。

Attributes:¶

Binomial.linka link instance

二项式实例的链接函数

Binomial.variancevarfunc instance

variance 是 statsmodels.genmod.families.varfuncs.binary 的一个实例

方法

方差

另请参阅

statsmodels.genmod.families.family.Family

所有链接的父类。

Link Functions

关于链接的更多细节。

注释

二项分布的endog可以通过以下三种方式之一指定： 一个包含0或1值的一维数组，分别表示失败或成功。 一个二维数组，有两列。第一列表示成功次数，第二列表示失败次数。 一个表示成功比例的一维数组，参数var_weights包含每行的试验次数。

方法

deviance(endog, mu[, var_weights, ...])	在（endog, mu, var_weights, freq_weights, scale）处评估的分布的偏差函数。
fitted(lin_pred)	基于线性预测器 lin_pred 的拟合值。
get_distribution(mu[, scale, var_weights, ...])	给定参数的冻结二项分布实例
initialize(endog, freq_weights)	初始化响应变量。
loglike(endog, mu[, var_weights, ...])	对数似然函数关于拟合的平均响应的表达式。
loglike_obs(endog, mu[, var_weights, scale])	二项分布拟合均值响应的每个观测值的对数似然函数。
predict(mu)	基于给定 mu 值的线性预测器。
resid_anscombe(endog, mu[, var_weights, scale])	Anscombe残差
resid_dev(endog, mu[, var_weights, scale])	偏差残差
starting_mu(y)	二项式族的IRLS算法的起始值。
weights(mu)	IRLS步骤的权重

属性

link	族的链接函数
links
safe_links
valid
方差