请举出实例有序Logistic模型计算模型的系数可信区间的python代码

以下是一个使用Python进行实例有序Logistic模型系数可信区间计算的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
n = 1000
X = np.random.randn(n, 2)
y = np.random.choice([1, 2, 3, 4], size=n)

# 添加截距项
X = sm.add_constant(X)

# 拟合有序Logistic模型
model = sm.MNLogit(y, X)
result = model.fit()

# 计算系数的标准误差
se = result.bse

# 计算系数的置信区间
alpha = 0.05  # 置信水平为95%
z = np.abs(stats.norm.ppf(1 - alpha / 2))  # 计算Z值
ci = pd.DataFrame({'Coef': result.params, 'Lower': result.params - z * se, 'Upper': result.params + z * se})

print(ci)

这段代码使用了statsmodels库来拟合有序Logistic模型，并通过`result.params`获取估计得到的系数。然后，使用`result.bse`计算系数的标准误差。接下来，根据置信水平和Z值，计算系数的置信区间。

最后，将系数、下界和上界组合成一个DataFrame对象，并打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体的数据和模型进行适当的调整。