GLM-гамма-регрессия в статистических моделях Python

Question

Рассмотрим функцию гамма-функции GLM в статической модели пакета Python.

Вот код:

import numpy 
import statsmodels.api as sm 

model = sm.GLM(ytrain, xtrain, family=sm.families.Gamma(link = sm.genmod.families.links.identity)).fit() 

print model.summary() 

Это дает мне сводку искомых параметров модели, полученные с помощью гамма-регрессии. Меня интересует точная pdf $ P (y | X) $ из приведенной выше модели. То, что я могу собрать до сих пор, является моделью. Параметр * x дает среднее значение гаммы в зависимости от данных обучения. Как вывести форму pdf из резюме?

Answer 1

GLM имеет метод get_distribution, который возвращает экземпляр распространения scipy.stats с преобразованной параметризацией. Экземпляр распространения будет иметь все доступные методы, такие как pdf, cdf и rvs.

http://www.statsmodels.org/devel/generated/statsmodels.genmod.generalized_linear_model.GLM.get_distribution.html

Это в настоящее время используется только внутренне для некоторых ограниченных случаях.

Обратите внимание, что личность не гарантирует, что среднее значение будет положительным для всех наборов объясняющих переменных.