statsmodels.genmod.families.family.NegativeBinomial.loglike_obs¶

NegativeBinomial.loglike_obs(endog, mu, var_weights=1.0, scale=1.0)[source]¶

负二项分布拟合均值响应的每个观测值的对数似然函数。

Parameters:¶

endogndarray

通常是内生响应变量。

mundarray

通常但不总是拟合的平均响应变量。

var_weightsarray_like

1维方差（分析）权重数组。默认值为1。

scalefloat

比例参数。默认值为1。

Returns:¶

ll_ifloat

在(endog, mu, var_weights, scale)处评估的对数似然值，如下定义。

注释

定义为：

\[llf = \sum_i var\_weights_i / scale * (Y_i * \log{(\alpha * \mu_i / (1 + \alpha * \mu_i))} - \log{(1 + \alpha * \mu_i)}/ \alpha + Constant)\]

其中 \(常数\) 定义为：

\[Constant = \ln \Gamma{(Y_i + 1/ \alpha )} - \ln \Gamma(Y_i + 1) - \ln \Gamma{(1/ \alpha )}\]

constant = (special.gammaln(endog + 1 / self.alpha) -

special.gammaln(endog+1)-special.gammaln(1/self.alpha))

return (endog * np.log(self.alpha * mu / (1 + self.alpha * mu)) -

np.log(1 + self.alpha * mu) / self.alpha + 常数) * var_weights / scale