#統計 #GEE #Python
#Statsmodel
前言
- 在Python中有個強大的統計套件statsmodel，可以讓我們用Python做出可以比擬R以及一些統計軟體的效果。
- 最近因為研究需要，去學習了GEE(Generalized estimating equation — Wikipedia)。詳細的GEE原理與應用場景，大家可以參考：[12.1 — Introduction to Generalized Estimating Equations | STAT 504]、[Getting Started with Generalized Estimating Equations | University of Virginia Library Research Data Services + Sciences]。
- 在python 也可以透過 statsmodel實現GEE的統計，下面來稍微介紹ㄧ下，具體使用statsmodel實現GEE的方式。
Logit GEE
如果目標變數是binary ，則可以透過下列程式碼處理：
fam = sm.families.Binomial()
ind = sm.cov_struct.Exchangeable()
mod=smf.gee(formula=formila, groups='hmpcrtno',time="datetime", data=df_dataset, cov_struct=ind, family=fam)res = mod.fit()
res.summary2()
OLS GEE
如果目標變數是continuous data ，則可以透過下列程式碼處理：
fam = sm.families.Poisson()
ind = sm.cov_struct.Exchangeable()mod= smf.gee(formula=groups='hmpcrtno',time="datetime", data=df_dataset, cov_struct=ind, family=fam) res = mod.fit()
res.summary2()
- GEE 架構除了regression的formula外，在statsmodel還有幾個重點：
- cov_struct: 變數之間得結構，是否有內在相關。如果是個別獨立可以用independent，但是大部分都是合用exchangeable.
- family :根據使用的類別來使用，Logit 這類二元分類，就要用binominal，線性可以使用Gaussian，其他比率問文可以使用Poison
延伸閱讀：
