ols, lrm, cph or psm

在`rms`包中，可以使用多种函数来拟合模型。具体来说，可以使用以下函数来拟合不同类型的模型：

1. `ols()`函数：用于拟合线性回归模型。
2. `lrm()`函数：用于拟合logistic回归模型。
3. `cph()`函数：用于拟合Cox比例风险模型。
4. `psm()`函数：用于拟合倾向得分匹配模型。

这些函数都有自己的特点和用途。`ols()`函数可以用于拟合连续型因变量的线性回归模型；`lrm()`函数可以用于拟合二分类问题的logistic回归模型；`cph()`函数可以用于拟合生存数据的Cox比例风险模型；`psm()`函数可以用于处理倾向得分匹配分析。

需要注意的是，所有这些函数都会返回一个模型对象，可以将该模型对象作为参数传递给`calibrate()`函数，绘制校准曲线。

相关问题

为什么不能进行PSM的模型还能跑ols回归

PSM（倾向得分匹配）和OLS（普通最小二乘回归）是两种不同的统计方法，它们的理论基础和实现方式不同。虽然PSM和OLS都可以用于探究变量之间的关系，但它们的研究对象、研究目的以及研究方法都有所不同。

PSM的目的是通过匹配处理或加权处理来减少实验组和对照组之间的混淆因素，从而探究自变量和因变量之间的因果关系。而OLS则是通过拟合一个最小二乘回归模型来探究变量之间的关系。

虽然PSM可以减少混淆因素，但是如果样本数据不足或者匹配不准确，PSM的结果可能会存在偏差。相比之下，OLS并不要求样本数据满足特定的分布或者匹配条件，因此在某些情况下可能更加稳健。

因此，即使不能进行PSM，仍然可以使用OLS来探究变量之间的关系。但需要注意的是，OLS回归结果可能存在自相关、异方差等问题，需要进行相应的检验和修正。

OLS

OLS (Ordinary Least Squares) 是一种最小二乘法，是回归分析中最常用的方法之一。它的思想是通过最小化残差平方和来估计回归方程的系数，从而建立一个线性回归模型。OLS 假设误差项服从正态分布，且误差项的方差在不同的样本中是相同的。

在 Python 中，我们可以使用 statsmodels 库中的 OLS 模型来进行线性回归分析，具体使用方法如下：

import statsmodels.api as sm

# 构建自变量和因变量
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X)

# 拟合模型
results = model.fit()

# 查看模型摘要
print(results.summary())

其中，`X` 是自变量，`y` 是因变量，`sm.add_constant(X)` 用于在自变量中添加常量项，`model.fit()` 用于拟合模型，`results.summary()` 用于查看模型摘要。