随机参数Logit的python代码
时间: 2023-11-15 09:05:47 浏览: 38
下面是使用Python的PyMC3库实现的随机参数Logit模型的代码示例:
```
import pymc3 as pm
with pm.Model() as model:
# 固定效应
beta_mu = pm.Normal('beta_mu', mu=0, sd=5, shape=K)
# 随机效应的标准差
beta_sd = pm.HalfNormal('beta_sd', sd=5, shape=K)
# 随机效应
beta = pm.Normal('beta', mu=beta_mu, sd=beta_sd, shape=(N, K))
# 模型的似然函数
p = pm.math.invlogit(pm.math.dot(X, beta.T))
y_obs = pm.Bernoulli('y_obs', p=p, observed=y)
# 进行MCMC推断
trace = pm.sample(1000, tune=1000, cores=1)
```
在这个代码中,我们使用了PyMC3库来实现随机参数Logit模型。在模型中,我们假设每个个体的随机效应服从一个正态分布,即 beta[n] ~ normal(beta_mu, beta_sd),固定效应的先验分布是正态分布,随机效应的标准差的先验分布是半正态分布。在似然函数中,我们使用了Bernoulli-logit分布,因为我们的因变量是二元的。
最后,我们使用MCMC方法进行参数推断,并将结果存储在trace变量中。需要注意的是,这个模型需要一定的计算资源和时间。