statsmodel fractional logit model

Question

can anyone let me know what is the method of estimating the parameters in fractional logit model in statsmodel package of python?

And can anyone refer me the specific part of the source code of fractional logit model?

Answer 1

我假设问题中的小数Logit指的是使用Logit模型来获得区间（0,1）或[0,1]内连续数据的准最大似然。

统计模型中的离散模型，如GLM，GEE和Logit，Probit，Poisson以及statsmodels.discrete中的类似模型，不会对响应或内生变量强加整数条件。因此，这些模型可用于分数或正数连续数据。

如果正确指定了均值函数，则参数估计值是一致的。然而，在准最大似然下，参数估计的协方差是不正确的。夹心协方差可以使用拟合参数cov_type='HC0'。此外，还提供稳健的夹层协方差矩阵，用于集群稳健，面板稳健或自相关稳健案例。

例如。 result = sm.Logit(y, x).fit(cov_type='HC0')

鉴于假设未正确指定可能性，基于所得最大化对数似然性的报告统计数据，即llf，ll_null和似然比测试无效。

唯一的例外是多项（logit）模型，它们可能对解释变量施加整数约束，并且可能或可能不适用于组合数据。 （使用QMLE支持组合数据仍然是一个悬而未决的问题，因为只有计算优势才能支持标准案例。）