python如何运用ols_python - 如何在python中使用OLSResults.f_test与实验组进行测试 - SO中文参考

我们可以用虹膜的例子。from statsmodels.formula.api import ols

import pandas as pd

data = load_iris()

df = pd.read_csv("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data",

header=None,names=["s_wid","s_len","p_wid","p_len","species"])

df.species.unique()

array(['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'], dtype=object)

有3个类别的物种，我们可以像你一样拟合一个模型。formula = 's_len ~ species'

results = ols(formula, df).fit()

如果我们看看结果，results.summary()

Dep. Variable: s_len R-squared: 0.392

Model: OLS Adj. R-squared: 0.384

Method: Least Squares F-statistic: 47.36

Date: Sat, 23 May 2020 Prob (F-statistic): 1.33e-16

Time: 01:07:39 Log-Likelihood: -49.688

No. Observations: 150 AIC: 105.4

Df Residuals: 147 BIC: 114.4

Df Model: 2

Covariance Type: nonrobust

coef std err t P>|t| [0.025 0.975]

Intercept 3.4180 0.048 70.998 0.000 3.323 3.513

species[T.Iris-versicolor] -0.6480 0.068 -9.518 0.000 -0.783 -0.513

species[T.Iris-virginica] -0.4440 0.068 -6.521 0.000 -0.579 -0.309

如果你的模型只包括组，像上面的，那么F统计(47. 36)和P值(1. 33e -16)是你需要的。这个F检验是将这个模型与只有截距的模型进行检验。

更详细的解释：该模型的拟合方式为 Iris-setosa 作为参考，其他两个品种对萼片长度的影响。s_len 的系数计算。Iris-setosa. 如果我们看一下平均值，这就很清楚了。df.groupby('species')['s_len'].mean()

Iris-setosa 3.418

Iris-versicolor 2.770

Iris-virginica 2.974

在这种情况下，假设是Iris -versicolor=0 和Iris -virginica=0，所以各组都是平等的。hypotheses = '(species[T.Iris-versicolor] = 0), (species[T.Iris-virginica] = 0)'

results.f_test(hypotheses)

现在，你可以看到，这与摘要中的F统计完全相同。

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