statsmodels.miscmodels.ordinal_model.OrderedModel.predict¶

OrderedModel.predict(params, exog=None, offset=None, which='prob')[source]¶

每个有序内生变量水平的预测概率。

Parameters:¶

paramsndarray

模型的参数，(exog_coef, transformed_thresholds)。

exogarray_like, optional

设计 / 外生数据。如果 exog 为 None，则使用模型的 exog。

offsetarray_like, optional

偏移量与系数等于1的线性预测相加。如果未提供偏移量且exog为None，则使用模型中存在的偏移量（如果存在）。如果不存在，则使用0作为默认值。

which{“prob”, “linpred”, “cumprob”}

确定预测的统计量。

• prob : 预测每个选择的概率。2维。

• 线性 : 潜在变量的1维线性预测 x b + offset

• cumprob : 预测的累积概率，表示选择 k 或更低

Returns:¶

predicted valuesndarray

如果 which 是 “prob”，则返回二维预测概率，其中观测值在行中，每个类别或分类因变量的每个级别对应一列。 如果 which 是 “cumprob”，则将 “prob” 累积相加以得到 k 处的累积分布函数（cdf），即观察到选择 k 或更低选择的概率。 如果 which 是 “linpred”，则返回潜在变量的条件预测。在这种情况下，返回值是一维的。