我目前正在处理一个由二次函数y = b0 - b1(x + c)**2定义的数据集，其中b0、b1和c是我希望找到的非零常量。虽然statsmodel公式ol可以通过我的x和y值找到具有公式'y ~ I(x**2)'的曲线，但它顽固地坚持在0处截取x轴。例如，下面的图显示了ol(橙色)与无残留误差的随机数据的曲线拟合以及原始函数(蓝色)：Graph 我一直在阅读patsy documentatio
浏览 15提问于2021-06-23得票数 0
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我试图使用状态模型来运行ANOVA，为此，我为我的dataframe中的每一列(分类特性)建立了模型，使之成为一列'imp‘，如下所示。('y ~ x',data=data_model).fit()但我想做的是：但这不是正确的</
浏览 0提问于2018-03-28得票数 3
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我希望您对Stata中的var和regress命令之间的差异有更深入的了解。给定相同的变量和相同的滞后数量，这些模型的不同之处是什么(通过它们输出的差异来判断)？
浏览 3提问于2014-12-21得票数 0
假设我有一个数据帧(让我们称之为DF)，其中y是因变量，x1, x2, x3是我的自变量。在R中，我可以使用以下代码拟合一个线性模型，.将包含模型中的所有自变量：result = lm(y ~ ., data=DF)
如果不显式地将我所有的自变量添加到公式中，我不知道如何使用p
浏览 4提问于2014-03-14得票数 18
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我正在检查FixedEffectModels.jl包，我意识到在他们的中，他们的回归模型没有截获。因此，对于一个回归模型，他们运行的是y = x + e而不是y = a + x + e。我在公式中包含了一个常量项，但报告的与常量项相关的系数为零和其他统计数据(如Std。错误、t值等)是NaN。FixedEffe
浏览 14提问于2021-02-20得票数 0
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我希望了解为什么我要得到两个不同的结果线性回归模型预测。我使用相同的数据集，并要求相同的值进行预测。下面我粘贴了一些示例代码，并提供了一个链接到一个开放的Google，。fit(X,Y)
model = sm.OLS我的理解是，它们都是线性回归模型
浏览 4提问于2020-10-22得票数 4
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我尝试使用两个不同的函数运行回归模型:来自statsmodels.api的OLS和来自sklearn的linear_regression，输出似乎彼此非常不同。INCOME,2)+WHITE+AGE+EDUC+FEMALE+SINGLE",data = data)
ols= LinearRegression.fit(x,y)
sm_prediction = ols</
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
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数据：import pandas as pdx = climate_train[['MEI', 'N2O', 'TSI', 'Aerosols']]model2 = sm.<e
浏览 1提问于2015-03-21得票数 2
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有没有办法在统计模型OLS中明确定义截取项应该是什么？我不认为它是一个参数。我在另一个问题上发现的一个变通办法是从模型中排除常量，然后从目标中减去所需的截距：
somedata = pd.DataFrame(np.random.random((n_samples, 3)), columns= ['x', 'y', 'z']
浏览 8提问于2021-05-23得票数 0
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我试着为AIC手动编码一个公式。我想把它和scikit学习结合起来使用。为了测试我的编码是否正确，我比较了给定相同数据集的统计模型的AIC值。但是如果我比较模型M1和模型M2，我的实现和统计模型会产生不同的结果；不仅在数值上，而且统计模型AIC偏爱另一个模型。 我使用手动实现的</em
浏览 41提问于2019-05-23得票数 1
我在python中使用statsmodels包编写了以下代码，以创建OLS回归模型。我尝试了不同数据集的代码，得到了除第一个(截距)系数外，所有系数值都接近于零的模型。密码可能有什么问题？(mxlg + 1)], prepend = False)res2down = sm.OLS(dta[:, 0], dtaown).fit()
res2djoint = s
浏览 0提问于2019-01-04得票数 1
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我有一个非常简单的统计模型y=a* b。
我知道所有变量(a、b和y)，我不想添加任何优化系数(截距应为0，a和b上的系数有效为1)。我需要的是解释方差(R2)，但如果不从头开始计算所有公式，我就无法找到一种简单的方法来梳理它。除了系数固定的模型外，还有类似于状态模型OLS平方的东西吗？
浏览 0提问于2020-06-24得票数 2
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如果有充分的理由相信independent variable (x)对OLS回归模型的dependent variable (y)有滞后效应的话。'9.8','11.2']
model = sm.ols(formula = 'GDP ~ FDI + FDI_Lag + Unemployment',
浏览 0提问于2020-09-26得票数 -1
回顾线性回归通过状态模型OLS适合，我认为你必须使用add_constant添加一个常数'1‘到你在自变量(S)中的所有点在拟合之前。然而，在这个上下文中，我对拦截器的唯一理解是，当x= 0时，行的y值，所以我不清楚在这里输入'1‘的目的是什么。这个常数到底是什么告诉OLS合适的？
浏览 14提问于2016-12-31得票数 12
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(PatsyError:模型缺少必需的结果变量)import pandas as pdimport numpy astrain_test_splitimport statsmodels.formula.api as smvalues
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
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R中的动态公式创建？
、、、
或者，正确的问题是：“是否可以在R中动态创建公式？”使用lm函数需要一个公式，它以了解解释变量的数量为前提，这不是我的</
浏览 1提问于2015-04-18得票数 1
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基本上，我试图在没有拦截的情况下运行基于dataframe的回归，因此我将fit截获设置为false，但是下面的代码生成了包含一个拦截的参数。有人知道为什么会这样吗？model2 = smf.ols('Y ~ X', data=df_final)
result2 = model2.fit(cov_type = 'HAC', cov_kwds = {'maxlags'
浏览 0提问于2018-11-11得票数 1
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对于一个大学项目，我正在尝试将需求的回归模型与一些自变量进行拟合。我试图包含一个小的例子，但它不能作为一个数字(因为我是新手)。相反，请参阅以下链接以查看我正在使用的数据集的示例：在此表中，第一列表示国家/地区对，第二列到第六列是自变量，最后一列是depedent变量。但是，由于我正在处理数据中的零(不要通过添加小常
浏览 1提问于2015-04-29得票数 0
我试着寻找这个问题的答案，但到目前为止还没有找到。我使用statsmodel在均值推算的数据集上实现了一个普通的最小二乘回归模型。我可以访问OLS结果中的残差列表，但不能访问学生化残差。我如何计算/获得学院化的残差？我知道计算学生化残差的公式，但我不太确定如何在Python中编写这个公式。更新:我已经找到答案了。我可以从<
浏览 2提问于2017-08-03得票数 9
很简单的问题，但一些东西，我一直无法理解，通过搜索互联网。使用SKlearn运行LR模型后，关键输出之一是coef_和intercept_。我理解coef_是一个完全描述模型关系的转换矩阵；使用coef_和添加intercept_来执行输入数据的点乘积将为您的输入生成预测值。
我的问题是:定义一阶模型coef_的方程是什么？这种情况在二阶模型下会发生什么变化？这个方程在具有n个特征
浏览 0提问于2022-05-26得票数 0
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