3. 进行OLS回归分析 接下来我们将运用OLS回归来分析数据,并输出结果。 importstatsmodels.apiassm# 定义自变量X和因变量YX=df['面积(m²)']Y=df['房价(万元)']# 添加常数项X=sm.add_constant(X)# 进行OLS回归model=sm.OLS(Y,X).fit()# 输出回归结果results=model.summary()print(results) 1. 2. 3...
# 选择自变量和因变量X=data[['X1','X2']]# X1, X2为自变量名称y=data['Y']# Y为因变量名称# 添加常数项X=sm.add_constant(X)# 为X添加常数项,以便进行OLS回归# 建立OLS模型model=sm.OLS(y,X)# 使用OLS模型results=model.fit()# 拟合模型# 打印模型结果print(results.summary())# 输出模型的详...
回归结果显示,使用OLS回归时,自变量参数估计的标准误为5.539,而WLS回归中,参数估计标准误为3.886,并且输出两种回归的拟合图,由于加入了权重,WLS的拟合曲线受异常值的影响要小于OLS。 【代码实现】 importnumpyasnpimportmathimportstatsmodels.apiassmfromscipy.linalgimporttoeplitzfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdi...
RegressionResultsWrapper类下的params属性即为最小二乘估计的结果。OLS类的语法格式如下。
OLS Regression Results === Dep. Variable: y R-squared: 0.670 Model: OLS Adj. R-squared: 0.662 Method: Least Squares F-statistic: 87.34 Date: Sun, 26 Sep 2021 Prob (F-statistic): 6.46e-12 Time: 11:10:30 Log-Likelihood: -33.187 No. Observations: 45 AIC: 70.37 Df Residuals: 43...
OLS Regression Results ===Dep. Variable: sales R-squared: 0.886 Model: OLS Adj. R-squared: 0.878 Method: Least Squares F-statistic: 105.0 Date: Sat, 08 May 2021 Prob (F-statistic): 1.84e-13 Time: 22:18:04 Log-Likelihood: 2.0347 No. Observations...
在 Statsmodels 中，使用 statsmodels.OLS 进行 OLS 回归，输入 endog 为因变量，exog 为自变量，通常需在 exog 中添加一列常数项1。通过调用 fit() 获取拟合结果，得到 RegressionResultsWrapper 类，包含回归摘要信息，params 方法查看计算出的系数。接下来，以 Y=β0+β1X1 的一元模型为例，首先...
import statsmodels.api as sm# 添加常数项X = sm.add_constant(data['广告投入'])# 构建模型model = sm.OLS(data['销售额'], X)# 训练模型results = model.fit()# 输出详细统计参数print(results.summary())模型摘要中包含了许多重要的统计参数，下面我们将详细介绍这些参数的含义和判别方式：参数估计（...
它的输出结果是⼀个 statsmodels.regression.linear_model.OLS，只是⼀个类，并没有进⾏任何运算。在 OLS 的模型之上调⽤拟合函数 fit()，才进⾏回归运算，并且得到 statsmodels.regression.linear_model.RegressionResultsWrapper，它包含了这组数据进⾏回归拟合的结果摘要。调⽤ params 可以查看计算出的回归...
由于模型可能会出现异方差性,OLS估计量的偏误或者不一致 同时u与x之间也可能出现内生性问题 遗漏变量 联立偏误 测量误差 对函数形式误设问题的一般检验:RESET(regression specification error test) RESET检验的基本思路:如果怀疑非线性项被遗漏,那么就把非线性项引入方程,并检验其系数是否显著,即将估计的拟合值y作为解...