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, 9] # independent variableX = sm.add_constant(X)#print(ols.summary())
X = [243, 493, 106, 227, 334]X = sm.add_constant(X)
ols = sm.OLS(y,X).fit
浏览 0提问于2018-06-01得票数 1
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statsmodels.api as sm
ydat = rets['VSTOXX'] model
如何获得模型摘要结果而不是存储地址
浏览 5提问于2017-04-23得票数 0
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我试图在一个DataFrame上运行OLS回归，但我得到了以下错误：
import statsmodels.formula.api as sm
result = sm.ols(formula="price ~ ownership +
浏览 0提问于2018-04-07得票数 2
将模型与数据进行拟合，并显示R平方值 我是使用Python进行统计的初学者。我尝试在不转换为新DataFrame的情况下获取日志值，但出现了一个错误："TypeError：'OLS‘object is not subscriptable“ import statsmodels.apiimport numpy as np
cars_data = cars.data
浏览 80提问于2019-09-21得票数 2
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hp ~ disp + mpg + I(mpg^2) + qsec + am, data = mtcars, tau = 1:9/10)
plot(summary(QR.2, se="boot"), ols=T) 上图显示了分位数标准误差和置信区间。geom_ribbon(aes(ymin=conf.low,ymax=conf.high),alpha=0.25, fill="#27408b")确实返回了“置信区间”，但是很明显，这些与上面的图中产生的结果不同
浏览 3提问于2019-12-16得票数 1
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slope*(x-mean(x)) + rnorm(n(), 0, 1))mlm = coef(summary(lmer(y ~ x + (1|subject), data=data)))[2,1]list(ols=ols, mlm=mlm) #
浏览 14提问于2021-09-09得票数 3
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因此，当我试图用OLS t-值的计量经济学公式得到结果时，我得到的答案与在状态模型中的答案不一样。(零截获的OLS)我有：y = [7,3,5]def ols(x, y): df == OLS(y, x).fit()
print('coeff', (ols_obj.predict(x)/
浏览 5提问于2021-02-08得票数 2
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我很难按照我想要的方式保存for循环的结果。我当前运行的循环如下所示：n = 100P = seq(-.9, .9, .1)Bhat_OLSbetahat_OLS[r] = sum(x*y)/sum(x^2) #Calculate Bhat_OLS
Bhat_OLS = sum(betahat_OLS)/1000-0
浏览 1提问于2021-12-19得票数 1
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使用texreg，我试图根据回归模型中出现的序列显示变量名。例如：我运行了两次回归，一次没有，另一次使用交互术语：screenreg(list(OLS1, OLS2))
导出回归表时，texreg会将interact
浏览 0提问于2018-07-12得票数 2
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我想为df1创建一个OLS线性回归模型，为df2创建另一个OLS线性回归模型。')plt.show()
print(results2.summary()) OLS Regression
浏览 2提问于2021-03-02得票数 1
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假设我有一个表达式
exp="\"OLS\".\"ORDER_ITEMS\".\"QUANTITY\" <50 and \"OLS\".\"PRODUCTS\".\"PRODUCT_NAME\" = 'Kingston' or \"OLS\".\"ORDER_ITEMS\".\"QUANTITY\" <20&quo
浏览 7提问于2020-11-20得票数 0
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我用的是线性回归模型，我试图嵌入OLS趋势线的结果作为一个图表图例。当我悬停在线性回归线上时，我可以看到线性回归的细节，但是我想把这些结果作为图表图例显示出来。fig = px.scatter(df_linear, x="Days_ct", y="Conf_ct", trendline="ols")
fig.update_traces(nam
浏览 2提问于2021-01-19得票数 0
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10) As Doubleopt = {2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20}
hsl = "y=" + reg.Slope.ToString + "X+" + reg.Intercept.ToString
浏览 42提问于2019-07-12得票数 0
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这种想法是如何运作的 beta_IV <- NULL
y <- b0 + b1 * d + b2 * z + b3 * ov + rnorm(n, 0, 1/10) #OLSRegression be
浏览 1提问于2021-06-05得票数 0
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跟踪问题所在的每个sprint，所以如果您导出一个CSV，您将得到多个Sprint头，数据如下所示：OLS-526,Story,Done,Sprint #16,Sprint #17,Sprint #18,Sprint #19OLS-165,Story,Done,Sprint 1,Sprint 3,Sprint #18,Sprint #19
<
浏览 3提问于2020-02-07得票数 1
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每组的回归结果是一个向量，我想将所有结果堆叠成一个表，每个系数估计值作为一列。2 2 3 3 3 3 3 as id, rand(1.0, 15) as y, 1..15 as x1, 3 2 9 5 0 6 7 8 9 10 3 5 0 8 0 as x2)
select ols(y, (x1, x2)) from t group by id 我收到以下错误消息： select ols(y, x1, x2) as ols_y from t group by id => Thecolumn
浏览 27提问于2021-11-11得票数 0
5] : 0.76 seconds[OLS.fit 7] : 1.54 seconds[OLS.fit 4] : 1.67 seconds[OLS.fit 8] : 1.80 seconds[OLS.fit 0] : 0
浏览 4提问于2020-05-06得票数 0
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OLS回归结果
、、、
我试图对一个大学项目做一个"OLS回归结果“，我的代码是：from statsmodels.formula.api import olsseason=data[:nb,0]obs=data[:nb,2]
data_lm = ols
浏览 4提问于2020-06-08得票数 1
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python中的OLS拟合似乎有两种方法。Sklearn one和Statsmodel one。我更喜欢statsmodel，因为它通过summary()函数给出了系数的误差。在统计模型中，它是这样做的 import statsmodels.api as smols = sm.OLS(y, X)print(ols_result.summary()) 返回带有系数和误差的拟合 对于Sklearn
浏览 45提问于2021-08-03得票数 2
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