多边形（x，2）的Python等价物添加了一个2次正交多项式

这是R码

model1 <- glm(wt82_71 ~ qsmk + sex + race + poly(age, 2, raw = TRUE)   + education + poly(smokeintensity, 2, raw = TRUE) + poly(smokeyrs, 2, raw = TRUE) + exercise + active + poly(wt71, 2, raw = TRUE) + qsmk:smokeintensity,data = nhefs)

python中的

poly（）

是什么？ 这里有一些评论 模型1：协变量回归，允许一些效应修正 注:

（1） poly（x，2）添加一个2次正交多项式，如果希望它生成与x+x^2相同的系数，则添加参数raw=TRUE

（2） x1*x2输入x1和x2的主效应及其乘积项 x1:x2只输入乘积项（此处对于smokeintensity是必要的，因为我们希望smokeintensity在交互作用中线性处理，但在主效应中是二次处理的，因此smokeintensity的线性项是不可估计的）

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（3） 带有缺失值的观测值将自动删除

AFAIK，

poly

对于连续变量的多项式基函数，patsy尚不支持。现有的

poly

用于有序分类变量

Numpy具有可直接用于公式中的各种多项式基的

vander

函数

在现有数据集上进行正交化是否有用仍有争议。我不喜欢这样做，因为当数据集更改时，基函数不会更改

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作为替代方案，可以直接指定幂项，请参阅，但这不会正交化。

您可能应该明确说明statmodels中的模块

smf

指的是什么

mod3 = smf.glm(formula='qsmk ~ sex + race + education + exercise + active + poly(age,2) + poly(smokeintensity,2) + poly(smokeyrs,2) + poly(wt71,2)', family=sm.families.Binomial(), data=nhefs).fit()
mod3.summary()