我正在尝试使用statsmodels库statsmodel.tsa.statespace.sarimax.SARIMAX从Python语言中的离散时间序列数据识别状态空间模型。 我需要状态空间通用形式(here the statsmodel reference)的矩阵:从statsmodel页面可以解释这些矩阵,但不清楚如何推断它们。 例如,如果我想对识别的模型应用卡尔曼滤波器(通过sarimax),我需要此图片中描述的矩阵state space matrices needed 是否可以使用statsmodel获得矩阵系数
在安装statsmodel之前,我安装了NumPy、SciPy、Pandas和Patsy,但是当我尝试导入statsmodels.api时,我得到了以下错误消息:
ImportError: cannot import name '_initialization' from
'statsmodels.tsa.statespace'
(/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/
python3.8/site-packages/statsmodels/tsa/statespace/__init__.py
我将一个.stl模型导入到Python中,并将其绘制在3D图中。然而,与包含各种其他线和对象的图的其余部分相比,网格模型太小了。如何在Python中缩放stl.mesh对象? (我没有使用Blender或任何其他软件。这是我试图创建的纯Python图) 代码: from stl import mesh
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d
f
我有:StatsModel0.5.0(正式名为scikits.statsmodels)熊猫0.12.0。(全部安装自源)
我知道这个错误:
File "/home/username/.local/python27/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.12.0-py2.7-linux-x86_64.egg/pandas/stats/ols.py", line 53, in __init__
import scikits.statsmodels.api as sm
ImportError: No module named scikits.s
我使用statsmodel来做简单的和多重的线性回归,我从总结中得到了错误的R^2值。系数看起来计算正确,但我得到的R^2为1.000,这对于我的数据来说是不可能的。我在excel中绘制了图表,结果应该是0.93左右,而不是1。
我正在使用一个掩码来过滤要发送到模型中的数据,我想知道这是否可能是问题所在,但对我来说,数据看起来很好。我是python和statsmodel的新手,所以我可能在这里遗漏了一些东西。
import statsmodels.api as sm
for i, df in enumerate(fallwy_xy): # Iterate through list
我无法从statsmodel.api中将durbin提取为它自己的值,也无法在任何需要帮助的地方找到任何文档(我在它的父库中找到了大量文档,但我无法解码其中的任何文档)。
值正在计算中,可以通过执行以下模型摘要来查看(我在这里遵循了指导:)
from statsmodels.formula.api import ols
#fit multiple linear regression model
model = ols('rating ~ points + assists + rebounds', data=df).fit()
#view model summary
prin
我有以下简单的模型:
<?php
namespace app\models;
use Yii;
use yii\base\Model;
use \yii\redis\ActiveRecord;
use \yii\db\ActiveQuery;
class StatsModel extends ActiveRecord
{
public function attributes()
{
return ['user'];
}
public function rules()
{
return [
谁能给我解释一下statsmodel.formula.api中的ols和statsmodel.api中的ols之间的区别?
使用来自ISLR文本的广告数据,我使用两者都运行了一个ols,并得到了不同的结果。然后我将其与scikit learn的LinearRegression进行了比较。
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels.api as sm
from sklearn.linear_model import LinearRegression