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[:,...
condainstallstatsmodels 使用statsmodels进行基本的线性回归分析示例: importstatsmodels.apiassmimportnumpyasnp# 生成示例数据X=np.random.rand(100,2)y=2+3*X[:,0]+4*X[:,1]+np.random.randn(100)# 添加常数项X=sm.add_constant(X)# 拟合OLS模型model=sm.OLS(y,X).fit()# 打印结果摘要print(model....
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 ...
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...
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....
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...
线性模型有普通最小二乘(OLS)广义最小二乘(GLS)、加权最小二乘(WLS)等,Statsmodels对线性模型有较好的支持,来看个最简单的例子:普通最小二乘(OLS) 首先导入相关包 %matplotlib inline import numpy as np import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt ...
创建statsmodels_test.py 将下面代码复制到该py文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pandas import DataFrame import statsmodels.api as sm #import statsmodels.regression.linear_model as sm import pandas as pd ''' # 测试集 Stock_Market = {'Year': [2017,2017,2017,2017,2017...