广义线性混合模型python代码示例

A：以下是一个广义线性混合模型的python代码示例：

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

# 生成数据
np.random.seed(123)
n = 100
groups = np.repeat(['A', 'B'], n/2)
x = np.random.normal(size=n)
y = 1 + 2*x + np.random.normal(size=n)
df = pd.DataFrame({'Group': groups, 'X': x, 'Y': y})

# 拟合广义线性混合模型
model = smf.glm('Y ~ X', data=df, family=sm.families.Gaussian())
result = model.fit()

# 输出结果
print(result.summary())

在这个示例中，我们生成了一个包含两个组的数据集，其中X是一个因变量，Y是一个因变量。然后我们使用`smf.glm()`函数拟合了一个广义线性混合模型，其中使用高斯家族生成函数来描述因变量与解释变量之间的关系。最后，我们使用`summary()`函数输出了模型的结果，包括系数估计值、标准误差和假设检验结果。