我希望你们能帮助我理解Python中的混合效果模型算法（statsmodels）。如果您需要任何其他信息，请告诉我！
我知道在R中，有一些简洁的软件包可以将多级模型应用于面板数据，包括固定效果和随机效果。但是，在我的公司中，每个人都使用Python，因此我正在寻找一种使用Python应用相同模型的方法。 希望这可以通过statsmodels.formula.api.smf中的mixedlm函数来实现，但我不完全确定确切的代码是什么。
数据的某些背景： 我们正在研究随时间推移每个client_id具有多个观察值的面板数据。 Client_id可以按扇区分组。我们期望各部门之间自变量的斜率不同。因此，我们想对这些变量应用随机效应。此外，由于我们的数据集中有许多不同的客户端，我们想添加（1）使用固定效果（而不是为每个客户端使用虚拟对象）为每个客户端估算的常数值，以及（2） X1和撞击假人的互动效果。
因此，回归公式如下所示： https://i.stack.imgur.com/3083V.png
我不确定如何将其转换为代码。我已经到了：
import statsmodels.formula.api as smf
vc = {'client_id' = '0 + C(client_id)'}
mixed = smf.mixedlm("Y~ X1 + X2 + X3", df, vc_formula = vc, re_formula = '1', groups = "sector")
其中X1和X2是滞后值，X3是交互作用（X1和虚拟值的乘积）。似乎指定的组应该始终是最高级别（在我的情况下：扇区）。但是，如果我理解正确，代码将为每个扇区创建随机截距和随机斜率，其中使用每个扇区中的不同客户端来测量方差。
现在，我的问题是：我们如何更改代码，以使随机斜率取决于扇区，而随机截距取决于client_id？