git经典常用命令add暂存区 status状态 commit提交 push推送bitbucket远程仓库 python朝天吼数据 1011 -- 3:57 App sklearn机器学习线性回归预测澳大利亚机场港口pandas数据分析python朝天吼数据 6106 1 7:03 App [机器学习sklearn]PCA降维 主成分分析---鸢尾花数据 3382 -- 6:04 App tSNE降维---对手写数字图片...
X_model = sm.add_constant(X) X_model[:5] model = sm.OLS(y, X) results = model.fit() results.params print(results.summary()) results = smf.ols('y ~ col0 + col1 + col2', data=data).fit() results.params results.tvalues results.predict(data[:5]) init_x = 4 import random...
像之前Patsy看到的,线性模型通常要拟合一个截距。sm.add_constant函数可以添加一个截距的列到现存的矩阵: In [68]: X_model = sm.add_constant(X) In [69]: X_model[:5] Out[69]: array([[ 1. , -0.1295, -1.2128, 0.5042], [ 1. , 0.3029, -0.4357, -0.2542], [ 1. , -0.3285, -0.0253...
先通过 sm.add_constant() 向矩阵 X 添加截距列后,再用 sm.OLS() 建立普通最小二乘模型,最后用 model.fit() 就能实现线性回归模型的拟合,并返回拟合与统计分析的结果摘要。 X = sm.add_constant(x1) # 向 x1 左侧添加截距列 x0=[1,...1] model = sm.OLS(yTest, X) # 建立最小二乘模型(OLS)...
(7)“Add Constant”模块:调制信号加上常数1,这里为什么要加上常数1,可参见AM调制公式。 (8)“Signal Source”模块:用于生成一个载波信号,注意这里载波信号的采样率为768KHz,载波信号的频率(48KHz)与“Audio Source”的采样率(48KHz)之间没有必然的联系,只是碰巧而已,你也可以自己修改载波信号频率值。“Signal ...
先通过 sm.add_constant() 向矩阵 X 添加截距列后,再用 sm.OLS() 建立普通最小二乘模型,最后用 model.fit() 就能实现线性回归模型的拟合,并返回拟合与统计分析的结果摘要。 X=sm.add_constant(x1)# 向 x1 左侧添加截距列 x0=[1,...1]
X=data['TV']y=data['sales']X2=sm.add_constant(X)est=sm.OLS(y,X2)est2=est.fit()print(est2.summary()) 这给这个可爱的输出: R²和p值 看两个系数,得到一个非常低的p值(虽然它可能不完全是0)。这意味着这些系数与目标(销售额)之间存在很强的相关性。
y=fmdata['ret']x1=fmdata[['pb']+indname]x2=fmdata[['mktcap']+indname]x3=fmdata[['mom1']+indname]x4=fmdata[['roe_ttm']+indname]x5=fmdata[['pb','mktcap','mom1','roe_ttm']+indname]res_fm1=FamaMacBeth(y,sm.add_constant(x1)).fit(cov_type='kernel',debiased=False,ban...
x=np.linspace(0,10,nsample)# 加入一列常项1X=sm.add_constant(x)beta=np.array([1,10])# 生成一个长度为 k 的正态分布样本 e=np.random.normal(size=nsample)y=np.dot(X,beta)+e # 反应变量和回归变量上使用OLS()函数 model=sm.OLS(y,X)# 拟合结果 ...
X2 = sm.add_constant(X)est = sm.OLS(y, X2)est2 = est.fit()print(est2.summary()) 可以得到如下输出: R值和p值 观察两个系数可以发现,p值虽然并不一定是0,但是非常低。这意味着这些系数和目标值(此处即销售额)之间有很强烈的联系。 同时可以观察到,R值为0.612。这说明大约60%的销售额变化是可...