python中 GLM的函数 estimate_tweedie_power 讲解

在Python中，GLM模型是广义线性模型的一种，它可以用于建立响应变量与解释变量之间的关系，其中响应变量可以是连续的也可以是二元的。在GLM模型中，我们可以通过指定一个分布族来描述响应变量的分布，例如正态分布、泊松分布、伽马分布等。而在这些分布中，还有一种名为 Tweedie 分布，它是一种介于正态分布和伽马分布之间的分布。Tweedie 分布的参数称为 Tweedie Power，它是一个介于 1 和 2 之间的实数，用于描述分布的形状。

在Python中，GLM模型中的estimate_tweedie_power函数用于估计 Tweedie Power 参数的值。该函数需要传入模型的响应变量、解释变量以及 Tweedie Power 的初始值等参数，通过最大似然估计的方法计算 Tweedie Power 的值。函数的调用方式如下所示：

import statsmodels.api as sm

model = sm.GLM(y, X, family=sm.families.Tweedie(var_power=p))
tweedie_power = model.estimate_tweedie_power()

其中，y 和 X 分别为模型的响应变量和解释变量，p 为 Tweedie Power 的初始值，family 参数指定了 Tweedie 分布族。调用 estimate_tweedie_power 函数可以得到 Tweedie Power 的估计值 tweedie_power。