predict() 这是一个简单的示例,方程式为y=2*x+5,以此说明statsmodels.regression.linear_model.OLS.predict会踩的坑。 在本例中,使用result.predict()预测其他值时需要注意,x=sm.add_constant(x) 语句已经为自变量添加了截距,此时x的值为 [[1. 1.] [1. 2.] [1. 3.] [1. 4.]] 而非[1,2,3,4...
OLS(Y, X).fit() predictions = model.predict(X) print_model = model.summary() print(print_model) ''' #读取文件 datafile = u'cig_data.xlsx'#文件所在位置,u为防止路径中有中文名称,此处没有,可以省略 data = pd.read_excel(datafile)#datafile是excel文件,所以用read_excel,如果是csv文件则用...
predict(rs[:, np.newaxis]) print("预测销售额:", predicted_sales) 预测结果为665.53万元。为了更直观地展示回归分析的结果,可以绘制散点图和回归直线: import matplotlib.pyplot as plt # 绘制销售人员个数和实际销售额的散点图 plt.scatter(x, y) # 绘制销售人员个数和回归销售额的折线图 plt.plot(x...
如何在Python中安装statsmodels库? statsmodels库中的OLS模型是什么? statsmodels 官网:http://www.statsmodels.org statsmodels是一个Python模块,它提供对许多不同统计模型估计的类和函数,并且可以进行统计测试和统计数据的探索。 说实话,statsmodels这个词我总是记不住,但是国宝“熊猫”这个单词pandas我还是记得住的,它提...
statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std# stock_model = ols("Adj_Close ~ Open", data=df).fit()# stock_model.summary()x = df.Open.values#增加一个常数1，对应回归线在y轴上的截距x = sm.add_constant(x) y = df.Adj_Close.values#用最小二乘法建模model = sm.OLS(...
x=np.linspace(0,10,100)y=3*x+np.random.randn()+10# Fit and summarizeOLSmodelX=sm.add_constant(x)mod=sm.OLS(y,X)result=mod.fit()print('Parameters: ',result.params)print('Standard errors: ',result.bse)print('Predicted values: ',result.predict())print(result.summary())# 预测数据pr...
# 多个特征 stock_models = ols("Adj_Close ~ Open + High + Low + Volume", data=df).fit() stock_models.summary() 2、绘制偏回归图 plot_partregress_grid 绘制多元偏回归图,展示包括截距项在内对多个自变量与因变量间的关系。并同时加上线性拟合线展示对收盘价对影响。
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 ...
1model = sm.OLS(y, X) 模型的 fit 方法返回一个包含估计的模型参数和其他诊断的回归结果对象。 1results = model.fit() 2results.params # array([0.06681503, 0.26803235, 0.45052319]) 在results 上调用 summary 方法可以打印一个模型的详细诊断输出。
results = sm.OLS(y, X).fit() pedict_=results.predict() fitted_=results.fittedvalues resid_=results.resid params_=results.params bse_=results.bse 预测值: 预测值同样可以用sklearn实现: from sklearn import linear_model regre=linear_model.LinearRegression() ...