Python statsmodels中的GLM gamma回归

Question

考虑Python包statsmodel中的GLM gamma函数拟合​​。

以下是代码：

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()

这给出了通过伽马回归获得的拟合模型参数的总结。我感兴趣的是上面模型的确切pdf $ P（y | X）$。到目前为止我可以收集的是model.params * x给出了作为训练数据函数的gamma的平均值。如何从摘要中推断出pdf的形状？

Answer 1

GLM有一个get_distribution方法，它返回带有转换参数化的scipy.stats分发实例。分发实例将具有所有可用的方法，如pdf，cdf和rvs。

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

目前仅在某些有限的情况下在内部使用。

注意，身份链接并不能保证所有解释变量集的均值都是正的。