我的中介变量是hdcp_zttt1（二分类变量），结局变量是LBW_total（二分类变量），自变量是ozone_iqr，还有协变量childsex，mother_age_at_birth。帮我带入khb输出代码，谢谢

您想要使用KHB（Kernel Hilbert Bandwidth）估计方法对您的数据进行分析，这个方法通常用于处理高维回归问题。在这个场景中，您可以使用Python的`statsmodels.nonparametric.kernel_regression.KernelReg`类来实现非参数回归。下面是将这些变量整合到KHB模型的基本步骤：

from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess
import statsmodels.api as sm

# 假设数据已经加载并存储在一个名为df的数据框中，变量列名如上所述
data = df[['ozone_iqr', 'childsex', 'mother_age_at_birth', 'hdcp_zttt1', 'LBW_total']]

# 首先，检查数据是否包含缺失值，如果有需要进行预处理
data = data.dropna() if any(data.isnull()) else data

# 对结局变量进行编码（这里假设它是二分类变量，可以使用哑编码）
LBW_total_encoded = pd.get_dummies(LBW_total, drop_first=True)

# 对中介变量和协变量进行编码（如果它们不是数值型）
hdcp_zttt1_encoded = pd.get_dummies(hdcp_zttt1)
childsex_encoded = pd.get_dummies(childsex)
mother_age_at_birth_encoded = pd.get_dummies(mother_age_at_birth)

# 将所有编码后的变量合并
features = pd.concat([hdcp_zttt1_encoded, childsex_encoded, mother_age_at_birth_encoded], axis=1)
X = features
y = LBW_total_encoded.iloc[:, 0]  # 只取第一个类别作为因变量

# 使用KHB估计方法
k_reg = sm.nonparametric.KernelReg(y, X, var_type='c', bw='silverman')  # 使用Silverman法估算bandwidth
k_fit = k_reg.fit(X.values)  # 拟合模型

# 输出KHB系数和其他统计信息
print("KHB系数:\n", k_fit.params)
print("其他相关统计结果:", k_fit.summary())