python 稳健性检验LW估计

稳健性检验是用来评估估计结果的稳健性和鲁棒性的一种方法。在Python中，可以使用statsmodels库来进行稳健性检验和LW估计。

下面是一个示例代码，演示如何使用statsmodels库进行稳健性检验和LW估计：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 构造数据
np.random.seed(0)
n = 100
X = np.random.normal(size=(n, 2))
X = sm.add_constant(X)
beta = [1, 0.5, -0.5]
e = np.random.normal(size=n)
y = np.dot(X, beta) + e

# 使用稳健回归进行估计
robust_model = sm.RLM(y, X, M=sm.robust.norms.HuberT())
robust_results = robust_model.fit()

# 输出稳健回归结果
print(robust_results.summary())

# 进行LW估计
lw_model = sm.WLS(y, X, weights=robust_results.weights)
lw_results = lw_model.fit()

# 输出LW估计结果
print(lw_results.summary())

在上述代码中，首先构造了一个简单的线性回归模型，然后使用稳健回归方法进行估计。接着，使用稳健回归的结果作为权重，进行LW估计。最后，输出稳健回归和LW估计的结果。