步骤二:进行线性回归 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...
1. 置信区间的基本概念 置信区间(Confidence Interval, CI)是一个范围,用于表示在一定置信水平下,某种统计量(如均值、比例等)所能取到的值。通常我们会设定一个置信水平(如95%),表示在多个样本中,95%的样本所计算出的置信区间会覆盖真实的参数值。 2. 使用 Python 来计算置信区间 在Python 中,我们常常使用sta...
3.1 一元线性回归 Python 程序: # LinearRegression_v1.py# Linear Regression with statsmodels (OLS: Ordinary Least Squares)# v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归# 日期:2021-05-04importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_predic...
lowess:(可选)此参数采用布尔值。如果为“真”,则使用“statsmodels”来估计非参数 lowess 模型(局部加权线性回归)。 颜色:(可选)应用于所有绘图元素的颜色。 标记:(可选)用于散点图字形的标记。 返回:包含绘图的 Axes 对象。 基本上,它在散点图中包含一条回归线,有助于查看两个变量之间的任何线性关系。下面...
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....
使用statsmodels 的 Python 代码以下Python 代码包含多元线性回归的例子,其中输入变量为:利率 失业率 这两个变量用于预测 Stock_Index_Price 的因变量。或者,你可以通过在代码中仅保留一个输入变量来应用简单线性回归。例如,如果你只想使用利率作为输入变量,只需使用以下 X = df[‘Interest_Rate’] 的语法,而不是...
import statsmodels.formula.api as smf # 示例数据 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np...
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。
首先,我们需要安装statsmodels库。在Python环境中,可以使用pip命令进行安装。在命令行或终端中输入以下命令: ``` pip install statsmodels ``` 安装完成后,我们就可以开始使用OLS回归进行分析了。 1.导入所需的库和数据集 首先,我们需要导入所需的库和数据集。在Python中,可以使用以下代码导入所需的库: ```python...
confidence intervals.1529 1530 Returns1531 ---1532 smry : Summary instance1533 This holds the summary table and text, which can be printed or1534 converted to various output formats.1535 1536 See Also1537 ---1538 statsmodels.iolib.summary.Summary1539 '''1540 from statsmodels.iolib.summary impor...