statsmodels.imputation.bayes_mi.MI¶

class statsmodels.imputation.bayes_mi.MI(imp, model, model_args_fn=None, model_kwds_fn=None, formula=None, fit_args=None, fit_kwds=None, xfunc=None, burn=100, nrep=20, skip=10)[source]¶

MI 使用提供的插补器对象执行多重插补。

Parameters:¶

impobject

一个插补器类，例如 BayesGaussMI。

modelmodel class

任何 statsmodels 模型类。

model_args_fnfunction

一个以插补数据集为输入并返回endog、exog的函数。如果模型是使用公式拟合的，则返回用于构建模型的DataFrame。当使用公式时，这是可选的。

model_kwds_fnfunction, optional

一个以插补数据集为输入并返回模型关键字参数字典的函数。

formulastr, optional

如果提供，模型将使用from_formula类方法构建，否则将使用__init__方法。

fit_argslist-like, optional

传递给fit方法的参数列表

fit_kwdsdict-like, optional

传递给 fit 方法的关键字参数

xfuncfunction mapping ndarray to ndarray

在拟合模型之前应用于完整数据矩阵的函数

burnint

预烧迭代次数

nrepint

在分析中使用的插补数据集的数量

skipint

在连续的多次插补拟合之间跳过的Gibbs迭代次数。

注释

imputer 对象必须有一个 ‘update’ 方法，以及一个包含当前插补数据集的 ‘data’ 属性。

xfunc 可以用于引入领域约束，例如在填补二进制数据时，填补的连续值可以四舍五入为 0/1。

方法

fit([results_cb])

填补数据集、拟合模型并汇总结果。