statsmodels.genmod.families.family.NegativeBinomial¶

class statsmodels.genmod.families.family.NegativeBinomial(link=None, alpha=1.0, check_link=True)[source]¶

负二项式指数族（对应于NB2）。

Parameters:¶

linka link instance, optional

负二项分布族的默认链接是log链接。 可用的链接有log、cloglog、identity、nbinom和power。 更多信息请参见statsmodels.genmod.families.links。

alphafloat, optional

负二项分布的辅助参数。 目前假设 alpha 是非随机的。默认值为1。通常允许的值在0.01到2之间。

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:¶

NegativeBinomial.linka link instance

负二项分布实例的链接函数

NegativeBinomial.variancevarfunc instance

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

方法

variance

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

Power link 功能尚未支持。

参数化对于 \(y=0, 1, 2, \ldots\) 是

\[f(y) = \frac{\Gamma(y+\frac{1}{\alpha})}{y!\Gamma(\frac{1}{\alpha})} \left(\frac{1}{1+\alpha\mu}\right)^{\frac{1}{\alpha}} \left(\frac{\alpha\mu}{1+\alpha\mu}\right)^y\]

其中 \(E[Y]=\mu\,\) 和 \(Var[Y]=\mu+\alpha\mu^2\)。

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Frozen NegativeBinomial分布实例
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])	负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)	IRLS算法中mu的初始值。
weights(mu)	IRLS步骤的权重

属性

link	族的链接函数
links
safe_links
valid
variance