Python statsmodels 中缺少观察值和聚类标准误差？

Question

运行仅对非缺失数据进行回归并使用聚类标准错误的最干净、最 pythonic 的方法是什么？

假设我有一个 Pandas 数据框 all_data。

有效的笨拙方法（制作数据框而不丢失数据）：

我可以制作一个没有缺失数据的新数据框，制作模型并拟合模型：

import statsmodels.formula.api as smf

available_data = all_data.loc[:,['y', 'x', 'groupid']].dropna(how='any')
model  = smf.ols('y ~ x', data = available_data)
result = model.fit(cov_type = 'cluster', cov_kwds={'groups': available_data['groupid']})

这感觉有点笨拙（尤其是当我用不同的右手边变量到处做的时候。）而且我必须确保我的统计公式与数据框变量相匹配。

但是有没有办法使用缺少的参数使其工作？

我可以通过设置缺少的参数来制作模型并拟合模型。

m = smf.ols('y ~ x', data = all_data, missing = 'drop')
result_nocluster = m.fit()`

这对于默认的同方差标准误差非常有效，但我不知道如何使它与集群标准错误一起工作？如果我运行:

result = m.fit(cov_type = 'cluster', cov_kwds = {'groups': all_data['groupid']})

我收到错误 ValueError: The weights and list don't have the same length. 可能缺少观察结果的行没有从 all_data['groupid'] 中删除，所以它抛出错误。

Answer 1

（有点晚了但是为了其他用户的使用）简而言之，如果您只想在 smf.ols 函数中使用缺少的参数，就没有办法让它工作，而且我认为，鉴于包的当前状态，不应该有一个。原因与您提到的完全一样："the rows with missing observations aren't getting removed" 他们不应该这样做。因为 missing 参数创建了输入数据的（惰性）副本，没有缺失值并将其用作输入（输入数据：$X$，惰性副本：$\hat{X}$）。这个过程真的不应该从原始数据 ($X$) 中删除缺失值！同时，groups 数组应该引用模型使用的相同数据，即 $\hat{X}$，但是在您的代码中，group 变量来自原始数据 ($X$)，这是不同的比模型数据（$\hat{X}$）。

有人可能会争辩说 groups 应该只接受关键字。我想这是需要在软件包的 GitHub 页面上进行更深入讨论的内容。

目前，解决您的问题的一个快速方法是在第二行添加一个 dropna，这违背了目的。所以它看起来像这样：

result = m.fit(cov_type = 'cluster',
               cov_kwds = {'groups': alldata[['y', 'x', 'groupid']].dropna()['groupid']})

非常丑陋、低效且容易出错！所以，可能你原来的矮胖方法会更好。

Python statsmodels 中缺少观察值和聚类标准误差？

Missing observations and clustered standard errors in Python statsmodels?

python

standard-error

linear-regression

missing-data

statsmodels

有效的笨拙方法（制作数据框而不丢失数据）：

但是有没有办法使用缺少的参数使其工作？