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...
# 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,...
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...
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() ...
1、自动化office，包括对excel、word、ppt、email、pdf等常用办公场景的操作，python都有对应的工具库，...
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!©...
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]
这个OLS回归结果摘要显示了使用线性回归模型对股票的收盘价进行预测时的各种统计指标 1importnumpy as np2importpandas as pd3importstatsmodels.api as sm45#线性回归模型(OLS)6#构建时间序列作为自变量7stock_data['Time'] =np.arange(len(stock_data))89#OLS模型10X = sm.add_constant(stock_data['Time'])...
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。