2、基于公式:import statsmodels.formula.api as smf,写公式直接拟合方程,公式中自变量可以变为平方项、交叉项等。 基于公式的方法较为方法,下面介绍该方法。 (一)导入相关库 import statsmodels.formula.api as smf 在statsmodels.formula.api下调用ols方法。ols用法如下: sml.ols(formula,data) -formula是回归的公...
确切地说,statsmodels.OLS 是 statsmodels.regression.linear_model 里的一个函数(从这个命名也能看出,statsmodel 有很多很多功能,其中的一项叫回归)。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 stats...
pipinstallstatsmodels 1. 实现代码示例 以下代码展示了如何使用StatsModels库进行OLS回归,并输出F统计量: importnumpyasnpimportpandasaspdimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmf# 创建一个示例数据集np.random.seed(0)X=np.random.rand(100,2)# 100个样本,2个特征y=3+2*X[:,0]+4*X[:,...
import statsmodels.api as sm y = df.y X = df[['x', 'x2', 'x3']] X = sm.add_constant(X) X 常数项还要手动加上?-- 是的。 第三步,OLS 回归 model = sm.OLS(y, X) results = model.fit() results.params results.summary() 但是,如果咱们的 x 有好几个,要求最高次是很多次,比如...
在Python中使用statsmodels.api打印模型评估参数数据,可以按照以下步骤进行: 导入必要的库: 首先,需要导入statsmodels库以及其他可能需要的库,比如pandas用于数据处理。 python import statsmodels.api as sm import pandas as pd 准备数据: 这里假设你已经有了数据集,并将其加载到一个pandas DataFrame中。 python # 示...
statsmodels是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法,而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。 包含在statsmodels中的一些模型: 线性模型,广义线性模型和鲁棒线性模型 线性混合效应模型 ...
您可以使用拟合模型的 params 属性来获取系数。 例如,下面的代码: import statsmodels.api as sm import numpy as np np.random.seed(1) X = sm.add_constant(np.arange(100)) y = np.dot(X, [1,2]) + np.random.normal(size=100) result = sm.OLS(y, X).fit() print(result.params) 将为...
import statsmodels.api as sm 1. 世界开始了。 简单OLS 回归 假设我们有回归模型 Y=β0+β1X1+⋯+βnXn+ε, Y=β0+β1X1+⋯+βnXn+ε,Y=β0+β1X1+⋯+βnXn+ε, 并且有 kkk 组数据 (y(t),x1(t),…,xn(t))kt=1(y(t),x1(t),…,xn(t))kt=1(y(t),x1(t),…,xn(t)...
statsmodels提供两种回归接口：基于数组和基于公式。本节将介绍基于公式的方法。（一）导入相关库 使用statsmodels.formula.api调用ols方法进行回归。（二）构建回归公式 公式形式为：参数1~参数2+参数3+参数4，常用符号及用途见表格。（三）进行回归分析 利用attend数据集，以出勤率百分数、大学前GPA和ACT...
import statsmodels.api as sm # import statsmodels X = boston_df["RM"] y = boston_df["PRICE"] X = sm.add_constant(X) # Note the difference in argument order model = sm.OLS(y, X).fit() ## sm.OLS(output, input) predictions = model.predict(X) # Print out the statistics model....