変数間の複数の関係性を推定するためにSEMを使いたいことがあります。
データの読み込み
RでSEMをするlavaanのデータを読み込みます。
import pandas as pd import pyper r = pyper.R(use_pandas=True) r('library(lavaan) ') df = r.get('PoliticalDemocracy')
モデルの定義
各変数の関係性を定義します。
∼: 構造方程式(回帰,右から左)=∼: 測定方程式(潜在変数の効果,左から右)∼∼: 共変関係(双方向)
from semopy import Model mod="""ind60 =~ x1 + x2 + x3 dem60 =~ y1 + y2 + y3 + y4 dem65 =~ y5 + y6 + y7 + y8 dem60 ~ ind60 dem65 ~ ind60 + dem60 y1 ~~ y5 y2 ~~ y4 + y6 y3 ~~ y7 y4 ~~ y8 y6 ~~ y8 """ mdl=Model(mod)
モデルの推定
モデルにデータを読み込み、推定します。
#そのままだと読み込めないので修正 df.columns = [c.strip() for c in df.columns] mdl.load_dataset(df.astype('float32')) from semopy import Optimizer opt = Optimizer(mdl) objective_function_value = opt.optimize() from semopy.inspector import inspect res_df = inspect(opt) res_df.head()
結果はデータフレームで帰ってきます。
lval op rval Value SE Z-score P-value 5 dem60 =~ y2 1.256759 0.182449 6.888264 5.647705e-12 6 dem60 =~ y3 1.057701 0.151394 6.986417 2.819966e-12 7 dem60 =~ y4 1.264819 0.145013 8.722092 0.000000e+00 8 dem65 =~ y6 1.185704 0.168814 7.023728 2.160272e-12 9 dem65 =~ y7 1.279501 0.159904 8.001694 1.332268e-15
パス図はpygraphvizなどで自分で書く感じになりそうです。
