python - 具有固定效果的 Pandas

Question

我在 Python 2.7 上使用 Pandas。我有以下列的数据:州、年、失业率、工资

我正在教授一门关于如何使用 Python 进行研究的类(class)。作为我们项目的高潮，我想运行 UnempRate 对工资控制状态和年份固定效应的回归。

我可以通过为州和年份创建虚拟变量来做到这一点，然后:

ols(y=df['UnempRate'],x=df[FullDummyList])

有没有更简单的方法来做到这一点？我试图使用此处提到的 PanelOLS 方法: Fixed effect in Pandas or Statsmodels

但我似乎无法正确理解语法，也无法找到更多相关文档。

谢谢!

Answer 1

为固定效应创建虚拟变量的最简单方法是使用 patsy，或通过 statsmodels 中模型的公式接口(interface)使用它。

Statsmodels.OLS，以及 GLM 和离散模型，也有一个选项来计算参数估计的聚类或面板鲁棒(三明治)协方差矩阵。从 0.6 版开始，这可以通过 fit 方法中的 cov_type 选项指定。

statsmodels 目前没有可以考虑观察之间相关性的面板模型，但是 GEE 允许在静态面板或纵向模型中进行单向聚类相关。

我不知道 pandas 中有关面板估计的详细信息，但它没有得到维护，最终将被移动到 statsmodels 或由 statsmodels 取代。