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我正在尝试使用Python statsmodels线性混合效果模型来拟合具有两个随机截取的模型，例如，两组。我无法弄清楚如何初始化模型，以便我可以做到这一点。如何在Python statsmodels线性混合效果模型中拥有多个组？
下面是这个例子。我有数据，如下所示（从here拍摄）：
subject gender scenario attitude frequency
F1 F 1 pol 213.3
F1 F 1 inf 204.5
F1 F 2 pol 285.1
F1 F 2 inf 259.7
F1 F 3 pol 203.9
F1 F 3 inf 286.9
F1 F 4 pol 250.8
F1 F 4 inf 276.8
我想打一个线性混合效应模型有两个随机效应 - 一个学科组和一个方案组。我试图做到这一点：
import statsmodels.api as sm
model = sm.MixedLM.from_formula("frequency ~ attitude + gender", data, groups=data[['subject', 'scenario']])
result = model.fit()
print result.summary()
我不断收到此错误：
LinAlgError: Singular matrix
它，当我在R中，使用lme4与工作正常R.公式为基础的渲染它适合就好了：
politeness.model = lmer(frequency ~ attitude + gender +
(1|subject) + (1|scenario), data=politeness)
我不明白为什么会发生这种情况。当我使用任何一个随机效果/组时，它就可以工作，例如
model = sm.MixedLM.from_formula("frequency ~ attitude + gender", data, groups=data['subject'])
然后我得到：
Mixed Linear Model Regression Results
===============================================================
Model: MixedLM Dependent Variable: frequency
No. Observations: 83 Method: REML
No. Groups: 6 Scale: 850.9456
Min. group size: 13 Likelihood: -393.3720
Max. group size: 14 Converged: Yes
Mean group size: 13.8
---------------------------------------------------------------
Coef. Std.Err. z P>|z| [0.025 0.975]
---------------------------------------------------------------
Intercept 256.785 15.226 16.864 0.000 226.942 286.629
attitude[T.pol] -19.415 6.407 -3.030 0.002 -31.972 -6.858
gender[T.M] -108.325 21.064 -5.143 0.000 -149.610 -67.041
Intercept RE 603.948 23.995
===============================================================
或者，如果我这样做：
model = sm.MixedLM.from_formula("frequency ~ attitude + gender", data, groups=data['scenario'])
这是结果我得到：
Mixed Linear Model Regression Results
================================================================
Model: MixedLM Dependent Variable: frequency
No. Observations: 83 Method: REML
No. Groups: 7 Scale: 1110.3788
Min. group size: 11 Likelihood: -402.5003
Max. group size: 12 Converged: Yes
Mean group size: 11.9
----------------------------------------------------------------
Coef. Std.Err. z P>|z| [0.025 0.975]
----------------------------------------------------------------
Intercept 256.892 8.120 31.637 0.000 240.977 272.807
attitude[T.pol] -19.807 7.319 -2.706 0.007 -34.153 -5.462
gender[T.M] -108.603 7.319 -14.838 0.000 -122.948 -94.257
Intercept RE 182.718 5.502
================================================================
我不知道是什么继续。我觉得我错过了统计问题的基础。
请不要包含您的数据的图像，而是包括文本。更好的是，以允许可重现的例子的方式包含数据。当你这样做的时候，花点时间仔细阅读你的问题并修复一些缺失的元素。例如，“或者，如果我这样做：”后面是空格。 – lmo
@lmo感谢您的反馈。我不知道如何将表格格式化为类似文本的代码？还修复了原始帖子中的错误。 –
使用statmodel标签查看python问题可能值得看看其他人如何做。 – lmo