statsmodels.genmod.qif.QIF¶

class statsmodels.genmod.qif.QIF(endog, exog, groups, family=None, cov_struct=None, missing='none', **kwargs)[source]¶

使用二次推断函数（QIF）拟合回归模型。

QIF 是 GEE 的一种替代方法，可以更高效，并且提供不同的模型选择和推理方法。

Parameters:¶

endogarray_like

回归的因变量。

exogarray_like

回归的独立变量。

groupsarray_like

标签指示每个观测值属于哪个组。 不同组的观测值应该是独立的。

familygenmod family

GLM 家族的一个实例。

cov_structQIFCovariance instance

QIFCovariance的一个实例。

Attributes:¶

endog_names

内生变量的名称。

exog_names

外生变量的名称。

参考文献

A. Qu, B. Lindsay, B. Li (2000). 使用二次推断函数改进广义估计方程, Biometrika 87:4. www.jstor.org/stable/2673612

方法

estimate_scale(params)	估计离散度/尺度。
fit([maxiter, start_params, tol, gtol, ...])	使用QIF拟合相关数据的GLM。
from_formula(formula, groups, data[, subset])	从公式和数据框创建一个QIF模型实例。
objective(params)	计算QIF目标函数的梯度。
predict(params[, exog])	模型拟合后，predict 返回拟合值。

属性

endog_names	内生变量的名称。
exog_names	外生变量的名称。