巢式logit标定代码
时间: 2024-08-16 10:08:26 浏览: 38
巢式Logit模型是一种用于分析层次数据结构(如家庭、学校或城市内的个体)的选择问题的统计方法,常用于社会学、经济学等领域。它考虑了因层级间存在依赖性的因素对决策的影响。
在Python中,你可以使用`statsmodels`库来估计巢式Logit模型。以下是一个简单的示例代码:
```python
import statsmodels.formula.api as smf
# 假设你有如下DataFrame df,其中包含家庭ID(family_id),孩子(child)和选择变量(choice)
data = {
'family_id': [1, 1, 2, 2, ...],
'child': [0, 1, 0, 1, ...], # 0代表不是首选,1代表首选
'other_features': [...], # 其他影响选择的特征
}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义模型公式,假设child是因变量,other_features是自变量
formula = "choice ~ other_features + C(child|family_id)" # 使用C()函数表示分层随机效应
# 创建模型对象并估计
model = smf.nologit(formula, data=df)
results = model.fit()
# 标准化后的系数可以用于解释每个特征的影响程度
coefficients = results.params
```
注意这只是一个基本框架,实际应用中可能还需要处理缺失值、异常值以及更复杂的模型设定。
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