一、使用STATSModels库进行OLS回归 1.1、安装和导入所需库 首先,我们需要安装并导入所需的库。可以使用pip命令安装statsmodels库和pandas库: pip install statsmodels pandas 然后,在Python脚本中导入这些库: import statsmodels.api as sm import pandas as pd 1.2、加载数据 接下来,我们需要加载数据。我们可以使用pandas...
可以通过计算方差膨胀因子(VIF)来检测多重共线性。 from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor 计算VIF vif_data = pd.DataFrame() vif_data['feature'] = X.columns vif_data['VIF'] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])] print(vif...
statsmodels的线性模型有两种不同的接口: 1、基于数组:import statsmodels.api as sm,需要配合 add_constant()来生成自变量矩阵。 2、基于公式:import statsmodels.formula.api as smf,写公式直接拟合方程,公式中自变量可以变为平方项、交叉项等。 基于公式的方法较为方法,下面介绍该方法。 (一)导入相关库 import st...
OLS 回归是回归分析中最常用的方法之一，用于计算系数 βi 的估值 b0,b1,…,bn，以使误差平方和最小化。在 Statsmodels 中，OLS 回归通过 statsmodels.OLS 类实现。基本使用步骤：导入必要的库：包括 NumPy、matplotlib 和 Statsmodels。准备数据：设定因变量和自变量。自变量中通常需要添加一列常数项，可...
在Python中使用statsmodels库可以方便地进行线性回归建模: AI检测代码解析 importstatsmodels.apiassm# 导入statsmodels库# 在特征中加上一列常数项X_train_sm=sm.add_constant(X_train)# 建立OLS模型ols_model=sm.OLS(y_train,X_train_sm)# 创建OLS模型对象results=ols_model.fit()# 拟合模型print(results.summa...
接下来,我们使用statsmodels库来进行OLS回归分析。这里我们将创建一个简单的回归模型,分析时间对数据的影响。 AI检测代码解析 importstatsmodels.apiassm# 生成自变量(时间)data['time']=np.arange(len(data))# 定义因变量和自变量X=data['time']y=data['data']# 添加常数项X=sm.add_constant(X)# 进行OLS回归...
import statsmodels.api as sm import pandas as pd import numpy as np dict = {'industry': ['mining', 'transportation', 'hospitality', 'finance', 'entertainment'], 'debt_ratio':np.random.randn(5), 'cash_flow':np.random.randn(5) + 90} df = pd.DataFrame.from_dict(dict) x = data[...
Statsmodels 是 Python 中一个强大的统计分析包,包含了回归分析、时间序列分析、假设检 验等等的功能。Statsmodels 在计量的简便性上是远远不及 Stata 等软件的,但它的优点在于可以与 Python 的其他的任务(如NumPy、Pandas)有效结合,提高工作效率。在本文中,我们重点介绍最回归分析中最常用的 OLS(ordinary least squar...
《计量经济学导论》是经典入门教材，本文将演示如何利用Python和statsmodels库进行OLS回归分析，以《计量经济学导论》中例6.3数据集为例。一、获取数据集 使用Python安装woodridge库，直接调用数据集attend。二、回归分析 statsmodels提供两种回归接口：基于数组和基于公式。本节将介绍基于公式的方法。（一）导入...
在Python中,我们可以使用statsmodels库来实现OLS回归。statsmodels是一个提供统计模型和统计测试的Python库,非常适合进行回归分析。 3. 准备数据并进行预处理 在进行OLS回归之前,我们需要准备并预处理数据。这通常包括加载数据、处理缺失值、转换数据类型等操作。以下是一个简单的数据预处理示例: python import pandas as ...