我正在尝试将R代码转换为Python并且在尝试复制包含“权重”的R lm {stats}函数时遇到麻烦，允许在拟合过程中使用权重。
我的最终目标是使用statsmodels库在Python中运行加权线性回归。
通过Statsmodels问题搜索我找到了caseweights in linear models #743和SUMM/ENH rare events, unbalanced sample, matching, weights #2701，这让我觉得Statsmodels可能无法做到这一点。
是否可以在Statsmodels中为GLM模型添加权重，或者是否有更好的方法在python中运行加权线性回归？
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WLS具有线性模型的权重，其中权重被解释为结果统计的反方差。 http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.WLS.html
未发布的statsmodels版本具有GLM的频率权重，但没有方差权重。 请参阅http://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.genmod.generalized_linear_model.GLM.html
中的freq_weights
（有很多未解决的问题需要扩展权重类型和向其他模型添加权重，但这些尚未提供。）