【教男朋友用python做计量】02.输出OLS回归结果的参数
第二节 输出OLS回归结果的参数
文章目录
- 第二节 输出OLS回归结果的参数
- 前言
- 回归结果提取
- 1.基础回归
- 2.输出回归结果参数
- 总结
前言
FBI WARNING:
- 上一节讲了怎样用statsmodels做基础的OLS回归,那一节输出回归结果的方法是summary(),然后就看到一整张表。
- 上一节的链接在这里:利用statsmodels进行OLS线性回归
- 我们还可以通过调用函数查看其他回归结果,例如估计系数,残差值,协方差矩阵等,所以这一节就讲的是OLS回归结果的常用参数输出。
- 官方的文档很全面:OLS回归结果参数提取
所以我的可爱做好准备学习了吗~继续往下看吧!(づ ̄3 ̄)づ╭❤~
回归结果提取
1.基础回归
OLS回归的代码:
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
import numpy as np##输出OLS回归的总体结果
X=sm.add_constant(X) #记得给X增加常数项列
regression=sm.OLS(Y,X) #选择Y对X进行OLS回归
model=regression.fit() #回归
model.summary() #输出回归结果
2.输出回归结果参数
首先是回归系数类,如系数、标准误等:
model.params#输出回归系数 (向量)model.bse #输出回归系数的标准误model.tvalues #输出回归系数的t值 (向量)model.pvalues #输出回归系数的P值(向量)model.fittedvalues #输出模型的估计值(向量)model.resid #输出回归模型的残差 (向量)
模型评价类,来判断模型好坏:如R^2,F值,RSS等:
model.fvalue #输出回归的F值大小 (数)model.f_pvalue #输出F检验的P值 (数)model.rsquared #输出回归结果的R^2 (数)model.rsquared_adj #输出修正的R^2(数)model.ess #回归平方和model.ssr #残差平方和model.mse_total #总均方误差model.mse_resid #残差均方误差model.mse_model #模型均方误差model.aic #AIC model.bic #BIC
- 这里直接输出属性~
回归结果其他的信息输出,例如:协方差矩阵、置信区间等。一般都是在后续深入分析时需要的,比如这个协方差矩阵,这次作业我们就遇上了。
model.cov_params() #输出系数的协方差矩阵model.conf_int() #系数的置信区间 conf_int([alpha, cols]) 可以自己输入置信度model.HC0_se #怀特(1980)异方差稳健标准误差model.HC1_se # MacKinnon和White(1985)异方差稳健标准误差;从HC0_se - HC3_semodel.cov_HC0 #异方差稳健协方差矩阵,从cov_HC0-cov_HC3
总结
这一节是关于输出statsmodels进行OLS回归结果参数的获取,这里只是把常用的拿出来了,其余全面的官方文档里都有,去那里都能找到答案~好啦,这一节就这样吧!晚安!
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