如何在statsmodel ols中获得“样本内”预测值(y hat)？

在statsmodel ols中，要获得"样本内"预测值(y hat)，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

import statsmodels.api as sm

1. 定义自变量和因变量：

X = df[['x1', 'x2', ...]]  # 自变量
y = df['y']  # 因变量

1. 拟合线性回归模型：

model = sm.OLS(y, sm.add_constant(X)).fit()

1. 获得样本内预测值：

y_hat = model.predict(sm.add_constant(X))

在上述代码中，df是包含自变量和因变量的数据框。X是自变量的列，y是因变量的列。sm.add_constant()函数用于添加常数列，以便拟合截距项。

通过model.predict()方法，可以获得样本内的预测值y_hat。

这样，你就可以使用statsmodel ols获得样本内的预测值了。

请注意，这里没有提及任何特定的云计算品牌商或产品，因为这些步骤是通用的，可以在任何云计算环境中使用。