df = pd.DataFrame(data) 二、使用statsmodels库进行OLS回归分析 Statsmodels是Python中一个强大的统计模型库,它提供了许多统计模型和工具。我们可以使用它来进行OLS回归分析,并获取t值和p值。 首先,我们需要安装statsmodels库: pip install statsmodels 然后,我们可以使用以下代码来进行OLS回归分析: import statsmodels.ap...
步骤3: 拟合 OLS 模型 使用statsmodels中的 OLS 函数拟合我们的数据。我们需要在自变量 X 和因变量 Y 之间建立线性关系。 # 添加一个常量项以适应截距X=sm.add_constant(df['X'])# 添加常数项Y=df['Y']# 因变量# 拟合 OLS 模型model=sm.OLS(Y,X).fit()# 进行最小二乘法回归 1. 2. 3. 4. 5...
df2 = pd.read_csv("MultipleRegression.csv") X = df2[['Distance', 'CarrierNum', 'Day', 'DayOfBooking']] Y = df2['Price'] X = add_constant(X) fit = sm.OLS(Y, X).fit() print(fit.summary()) 将每个属性的 P 值显示为仅小数点后 3 位。 我需要提取每个属性的 p 值,如Distance,...
在理解这两个函数时,首先来理解一下 Python 中的名字空间概念。Python 使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹。名字空间只是一个字典,它的键字就是变量名,字典的值就是那些变量的值。 实际上,名字空间可以像 Python 的字典一样进行访问。 每个函数都有着自已的名字空间,叫做局部名字空间,它记录了函数的变量,包括...
GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods...
从简单的线性回归,使用 stat_lin = stats.linregress(X, Y) 我可以得到系数,截距,r_value,p_value,std_err 但我想应用稳健回归方法,因为我不想包括异常值所以我使用了来自Sklearn的Huber regressor, huber = linear_model.HuberRegressor(alpha=0.0, epsilon=1.35) huber.fit我对结果感到满意,因为系数值更高,...
2. Python sklearn实现Ridge回归和输出p-values 本想用statsmodels模块进行实现,发现这个封装的并不是很好,需要自定义statsmodels.regression.linear_model.OLS.fit_regularized里面的正则项参数。退而用sklearn包,毕竟用起来更简单。其中关于在sklearn包中想要输出ridge regression的 p-values的方法参见p-values from ridg...
df_index.sort_values('trade_date', inplace=True) # ---沪深300指数的收盘价数据 y = np.array(df_index['close'].tolist()) def draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1): """Perform pairs bootstrap for linear regression.""" inds = np.arange(0, len(x)) bs...
pythonedascatter-plotols-regressionstatsmodelsaiccorrelation-analysiscollinearity-diagnosticsheteroscedasticityp-valuesvift-scoremulti-linear-regressionresidual-analysiscooks-distancer-square-valuesinfluence-plothomoscedasticityleverage-value UpdatedJun 13, 2021
experiment = 2 to plot results for all parameter combos (slower runtime for experiment 2); bet for true value of beta in indices where beta is nonzero (this only matters when H is false). User can also modify n, d, and number of MC rounds N for simulated p-values if he/she ...