Statsmodels 混合线性模型预测答案

【问题标题】：Statsmodels Mixed Linear Model predictionsStatsmodels 混合线性模型预测
【发布时间】：2018-10-22 08:05:50
【问题描述】：

我正在使用 Python 中的 statsmodels MixedLM 包估计混合线性模型。拟合模型后，我现在想进行预测，但很难理解“预测”方法。

statsmodels 文档 (http://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.regression.mixed_linear_model.MixedLM.predict.html) 建议 predict 方法采用包含已估计模型参数的数组。我怎样才能检索这个数组？

y = raw_data['dependent_var']
X = raw_data[['var1', 'var2', 'var3']]
groups = raw_data['person_id']

model = sm.MixedLM(endog=y, exog=X, groups=groups)
result = model.fit()

【问题讨论】：

标签： python python-3.x statsmodels mixed-models panel-data

【解决方案1】：

我知道我迟到了几个月，但如果有人有同样的问题，我很高兴回答。所需的参数在结果对象中可用。它们是 result.fe_params

model.predict(reresult.fe_params, exog=xest)

或使用结果对象

result.predict(exog=xtest)

【讨论】：

如果你能看到这个，你知道该方法是基于固定效应还是基于固定效应和随机效应进行预测，以便预测特定于每个组？如果它同时考虑了固定效应和随机效应，它如何知道它预测的是哪个群体中的哪个个体？