Внедрение весов обследования в StatsModels Заказано порядковая логистическая регрессия ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь запустить порядковую логистическую регрессию по данным обследования и реализовывать существующие веса обследования (хранящиеся в столбце в DataFrame) в модели. Я использую statsmodels.miscmodels.orderedmodel . Насколько я вижу, нет никаких свойств для весов для этой модели. Как я могу успешно использовать веса обследования (один вес для каждого наблюдения), учитывая, что мои данные имеют порядковый характер (не могут использовать какие -либо другие регрессионные модели)? Есть ли обходной путь? < /P>
Это мой код сейчас, без веса. Он работает, но выход невзвешен: < /p>

Код: Выделить всё

model = OrderedModel(y, X, distr='logit')
results = model.fit(method='bfgs', disp=False)
< /code>
Пробое: < /p>
results = model.fit(method='bfgs', disp=False, weights = my_survey_weights)

Имея my_survey_weights , соответствующий соответствующему столбцу в DF. Получите предупреждение, что аргумент «веса» не влияет на оптимизатор.


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... ic-regress