Python进行异方差稳健DWH检验

在Python中，稳健差分广义线性模型（Robust Difference-in-Wilds, RDW）是一种非参数估计方法，用于评估干预效应，特别是在处理可能存在异方差性的数据时。它通常与程序如`RDDA`库一起使用，该库是为了进行差异-in-Wilson (DiW) 测试设计的。

首先，你需要安装`RDDA`库，可以使用pip命令：

pip install rd-da

然后，你可以按照以下步骤来进行异方差稳健DWH检验：

1. 导入库和加载数据：

import rdda
import pandas as pd

# 加载你的数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')
treatment = data['treatment_column'] # 标识干预组的数据列
outcome = data['outcome_column'] # 结果变量

2. 定义RDW模型并进行拟合：

rd_model = rdda.RDModel(treatment=treatment, outcome=outcome)
rd_model.fit()

3. 进行DiW检验并获取置信区间：

result = rd_model.test_robust()
effect, lower_bound, upper_bound = result, result, result

`effect`是估计的干预效果，`lower_bound`和`upper_bound`则是95%置信区间的下限和上限。