회귀 요약 출력 : 범주 순서

라스무스 라르센

이 질문은 GLM 결과가 인쇄되는 방식, 즉 계수가 인쇄되는 순서에 관한 것입니다. "순서"란이 용어의 통계적 의미를 말하는 것이 아닙니다.

다음 코드는 선형 모델을 결정합니다.

from pandas import *
import statsmodels.api as sm
import patsy as patsy

df = read_csv("http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/ggplot2/diamonds.csv")

y, X = patsy.dmatrices( 'price ~  cut', data = df )

sm.GLM( y, X, family= sm.families.Gaussian()  ).fit().summary()

... 그리고 범주가 정렬 된 아래 출력을 생성합니다.

(보통), 좋음, 이상적, 프리미엄, 매우 좋음

====================================================================================
                       coef    std err          z      P>|z|      [95.0% Conf. Int.]
------------------------------------------------------------------------------------
Intercept         4358.7578     98.788     44.122      0.000      4165.137  4552.379
cut[T.Good]       -429.8933    113.849     -3.776      0.000      -653.034  -206.753
cut[T.Ideal]      -901.2158    102.412     -8.800      0.000     -1101.939  -700.493
cut[T.Premium]     225.4999    104.395      2.160      0.031        20.889   430.111
cut[T.Very Good]  -376.9979    105.164     -3.585      0.000      -583.116  -170.880
====================================================================================

내가하려는 것 :

다음과 같이 주문하고 싶습니다.

(보통), 좋음, 매우 좋음, 프리미엄, 이상적

내가하려는 것은 R에서 다음과 같이 보일 것입니다.

df = read.table( file = "http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/ggplot2/diamonds.csv",
            sep = ",",  header = TRUE)


df$cut = factor( df$cut, levels = c("Fair", "Good", "Very Good", "Premium", "Ideal"))

glm( price ~ cut, data = df, family = gaussian  )

출력의 순서는 요인 순서를 따릅니다.

(보통), 좋음, 매우 좋음, 프리미엄, 이상적

Call:  glm(formula = price ~ cut, family = gaussian, data = df)

Coefficients:
 (Intercept)       cutGood  cutVery Good    cutPremium      cutIdeal  
      4358.8        -429.9        -377.0         225.5        -901.2

파이썬에서 어떻게합니까?

jseabold

이것은 알려진 문제입니다. 나는 PR이 환영받을 것이라고 확신합니다. 여기서 대화를 계속할까요?

https://github.com/pydata/patsy/issues/27

이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.

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