confidence_interval = results.conf_int(alpha=0.05) 在上述代码中,alpha参数表示置信水平,常用的值为0.05或0.95,表示95%的置信水平。 置信区间的结果将以DataFrame的形式返回,其中包含了每个系数的下限和上限值。你可以根据需要选择特定的系数。 需要注意的是,以上方法是基于OLS回归模型的置信区间计算,适用于线性回归...
# 导出结果到CSVresults_df=pd.DataFrame({'Parameter':model.params,'P-value':model.pvalues,'Confidence Interval':model.conf_int().tolist()})results_df.to_csv('ols_results.csv',index=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 执行完上述代码后,回归结果将被保存到当前目录下的ols_results.csv文件中,...
接下来,我们用statsmodels库进行线性回归,得到预测值和置信区间: importstatsmodels.apiassm# 添加常量项X=sm.add_constant(df['x'])model=sm.OLS(df['y'],X).fit()# 进行预测predictions=model.get_prediction(X)# 获取置信区间pred_int=predictions.conf_int(alpha=0.05)# 95%置信区间pred_int 1. 2. 3...
plt.plot(x, 2*x + 1, 'r-', label='True Line') plt.fill_between(x, 2*x + 1 - y_err, 2*x + 1 + y_err, color='gray', alpha=0.2, label='Confidence Interval') plt.legend() plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Confidence Interval using Matplotlib') plt.show() ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm # 生成一些数据 np.random.seed(0) x = np.linspace(0, 10, 100) y = 2 * x + 1 + np.random.normal(size=x.size) # 添加常数项 x_with_const = sm.add_constant(x) # 拟合线性回归模型 model = sm.OLS(...
confidence_interval = results.conf_int() ``` 预测结果将保存在predictions中,置信区间估计结果将保存在confidence_interval中。 通过以上步骤,我们可以在Python中使用OLS回归模型进行分析和推断。当然,这只是OLS回归的基本使用方法,实际应用中可能会有更多的操作和技巧。希望本文对你有所帮助!©...
model = sm.OLS(y, x)results =model.fit()# 获取斜率和截距 slope = results.params[1]intercept...
statsmodels.OLS 是 statsmodels.regression.linear_model 的函数,有 4个参数 (endog, exog, missing, hasconst)。 第一个参数 endog 是回归模型中的因变量 y(t), 是1-d array 数据类型。 第二个输入 exog 是自变量 x0(t),x1(t),…,xm(t),是(m+1)-d array 数据类型。 需要注意的是,statsmodels....
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]
Confidence Interval:这是置信区间,表示我们的系数可能下降的范围(可能性为 95%);基于回归模型的预测回想一下,我们的多元线性回归的等式为:Y=C+M1∗X1+M2∗X2+...Y=C+M1∗X1+M2∗X2+...所以对于我们的例子,它看起来像这样:Stock_Index_Price = (const coef) + (Interest_Rate co...