(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是回归的公式 -data为使用的数据,必须是pandas.DataFrame格式 formula公式的形式为parm1~parm2+parm3+parm4 formula的常见符号和用途如下所示: 以上文获取的attend数据集...
import statsmodels.formula.api as smf import numpy as np import pandas model = smf.ols(formula, data , subset=None, *args, **kwargs) result = model.fit() 案例1:df前几行数据如下,其中Region为字符类型: 构建模型(Lottery = Literacy + Wealth + Region'): model = smf.ols(formula='Lottery ...
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[:,...
#载入statsmodels.formula.api，并简称为smf data=pd.read_csv('C:/Users/Administrator/.spyder-py3/数据4.1.csv')#读取数据4.1.csv。注意受用户具体安装路径的不同，设计路径的代码会有差异 X = data.iloc[:, 2:6]#将数据集中的第3列至第5列作为特征 y = data.iloc[:, 1:2] #将数据集中的第...
import numpy as np import pandas as pd import wooldridge ## wooldridge for data source from statsmodels.formula.api import ols ## OLS regression from see import see ## See the results 第二步,导入数据 df = wooldridge.data('wage1') wooldridge.data('wage1',description=True) ## Data descript...
问在python中使用statsmodels.formula.api包ols函数时单变量的重复列EN在机器学习中的线性回归，一般都会...
ax.plot(x, y_fitted, 'r--.',label='OLS') ax.legend(loc='best') 1. 2. 3. 4. 5. 时间序列:ARMA 关于时间序列的模型有很多,我们选择ARMA模型示例,首先导入相关包并生成数据 %matplotlib inline import numpy as np import statsmodels.api as sm ...
（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分数解释期末考试标准化成绩。（四）获取回归结果 回归结果展示方程估计结果，使用...
formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm # 学历收入数据 ep_dic = { '学历':['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'], '收入':[9, 14, 11, 8, 7, 5, 13, 9, 11,...
import pandas as pdimport wooldridgeimport statsmodels.formula.api as smfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt lawsch85 = wooldridge.dataWoo("lawsch85") 二、将连续变量转变为分类变量 pandas.cut将一组连续值分成离散间隔。适用于将连续变量转变为分类变量。