具有固定效果的熊猫

Question

我在Python 2.7上使用Pandas。我有以下列的数据： 州，年，未婚，工资

我正在教授如何使用Python进行研究的课程。作为我们项目的高潮，我想对州和年固定效应的工资控制进行UnempRate回归。

我可以通过创建状态和年份的假人来实现这一点，然后：

ols(y=df['UnempRate'],x=df[FullDummyList])

有更简单的方法吗？我试图使用这里提到的PanelOLS方法： Fixed effect in Pandas or Statsmodels

但我似乎无法正确使用语法，或者在其上找到更多文档。

谢谢！

Answer 1

为固定效果创建虚拟变量的最简单方法是使用patsy，或通过公式接口将其用于statsmodel中的模型。

Statsmodels.OLS以及GLM和离散模型也可以选择计算参数估计的聚类或面板鲁棒（夹心）协方差矩阵。从版本0.6开始，这可以通过fit方法中的cov_type选项指定。

statsmodels目前没有可以考虑观察结果之间相关性的面板模型，但GEE允许在静态面板或纵向模型中进行单向集群关联。

我不知道有关熊猫中面板估计的详细信息，但它没有得到维护，最终将被移动到statsmodel或由statsmodels取代。