pipinstallstatsmodels 1. 接下来,您可以使用以下代码示例来执行OLS回归。 示例代码 下面的示例展示了如何生成一个简单的线性数据集,然后使用OLS回归拟合这个数据集。 importnumpyasnpimportpandasaspdimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成随机数据np.random.seed(0)X=np.random.rand(100)Y=2*X+...
importpandasaspdimportstatsmodels.apiassm# 导入数据data=pd.read_csv('data.csv')# 创建自变量和因变量X=data['speed']y=data['distance']# 添加截距项X=sm.add_constant(X) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 接下来,我们使用 OLS 类来拟合线性回归模型,并调用summary()方法来打印...
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...
sm.OLS类可以拟合一个最小二乘线性回归: 模型的fit方法返回一个回归结果对象,该对象包含了估计的模型参数和其他的诊断: 在results上调用summary方法可以打印出一个模型的诊断细节: 此处的参数名称已被赋予通用名称x1、x2等。假设所有模型参数都在DataFrame中: 现在可以使用statsmodels公式API和Patsy公式字符串: 观察stat...
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...
现在我们可以使用statsmodels formula API(公式API)和Patsy的公式字符串: results = smf.ols('y ~ col0 + col1 + col2', data=data).fit() results.params 1 2 Intercept 0.033559 col0 0.176149 col1 0.224826 col2 0.514808 dtype: float64 1 2 3 4 5 results.tvalues 1 Intercept 0.952188 col0 ...
statsmodels.api(sm) sm.ols是statsmodels中另一个回归的模块,它的输入类似lstsq,输入变量y,x即可,这里使用patsy中的dmatrics生成x,y,需要注意的是,dmatrices生生成的x是自带截距项的,代码如下,summary输出结果同上。 代码语言:javascript 代码运行次数:0
#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...
在拟合线性回归模型时，我们通常希望模型包含一个截距项。Statsmodels 的 add_constant 函数可以帮助我们向自变量数组中添加一个常数项（通常为 1），以便在模型中考虑截距。拟合线性回归模型：python model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()我们使用 OLS（普通最小二乘法）来拟合线性回归模型，并调用 fit 方法来...
现在我们可以使用statsmodels公式API和Patsy公式字符串。在使用公式和pandas对象时,我们也不需要使用add_constant。 1results = smf.ols('y ~ col0 + col1 + col2', data=data).fit() 2 3results.params 4# Intercept -0.020799 5# col0 0.065813 ...