滚动回归(Rolling Regression)是一种统计分析方法,用于在时间序列数据上应用线性回归模型,同时随着时间的推移更新模型的参数。这种方法特别适用于分析随时间变化的趋势和模式。
在滚动回归中遇到错误可能是由于以下原因:
以下是一个使用Python进行滚动回归的示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 生成示例数据
np.random.seed(0)
n = 100
time = pd.date_range(start='1/1/2020', periods=n, freq='D')
X = np.random.randn(n, 1)
y = 2 * X + np.random.randn(n, 1)
data = pd.DataFrame({'time': time, 'X': X.flatten(), 'y': y.flatten()})
# 滚动回归函数
def rolling_regression(data, window_size):
results = []
for i in range(window_size, len(data)):
window_data = data.iloc[i-window_size:i]
X = window_data[['X']]
y = window_data['y']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
results.append({
'time': data.iloc[i]['time'],
'slope': model.coef_[0][0],
'intercept': model.intercept_[0]
})
return pd.DataFrame(results)
# 执行滚动回归
window_size = 10
results = rolling_regression(data, window_size)
print(results)
通过上述方法和代码示例,您可以更好地理解和解决滚动回归中的错误。
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