本文整理汇总了Python中statsmodels.discrete.discrete_model.Poisson.cov_params方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Poisson.cov_params方法的具体用法？Python Poisson.cov_params怎么用？Python Poisson.cov_params使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类statsmodels.discrete.discrete_model.Poisson的用法示例。
在下文中一共展示了Poisson.cov_params方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: NonlinearDeltaCov
# 需要导入模块: from statsmodels.discrete.discrete_model import Poisson [as 别名]
# 或者: from statsmodels.discrete.discrete_model.Poisson import cov_params [as 别名]
warnings.warn(errmsg, CacheWriteWarning)
'''
print '\ncompare with GLM'
print 'compare params'
print resgp.params - resp.params
print 'compare bse'
print resgp.bse - resp.bse
lam = np.exp(np.dot(data_exog, resp.params))
'''mean of Poisson distribution'''
predmean = stats.poisson.stats(lam,moments='m')
print np.max(np.abs(predmean - lam))
fun = lambda params: np.exp(np.dot(data_exog.mean(0), params))
lamcov = NonlinearDeltaCov(fun, resp.params, resdp.cov_params())
print lamcov.cov().shape
print lamcov.cov()
print 'analytical'
xm = data_exog.mean(0)
print np.dot(np.dot(xm, resdp.cov_params()), xm.T) * \
np.exp(2*np.dot(data_exog.mean(0), resp.params))
''' cov of linear transformation of params
>>> np.dot(np.dot(xm, resdp.cov_params()), xm.T)
0.00038904130127582825
>>> resp.cov_params(xm)
0.00038902428119179394
>>> np.dot(np.dot(xm, resp.cov_params()), xm.T)
0.00038902428119179394