两种建模方法，感觉直接用formula更省事些，毕竟自己做老容易忘记加intercept >-< 方法一：statsmodels.api 做最小二乘法，需要自己添加intercept截距项 方法二：statsmodels.formula.api...x_with_intercept) # OLS 要大写，函数里因变量在前面 results = model.fit() 方法二：statsmodels.formula.api...调用 statsmodels.formula.api # 直接调用formula，无需手动增加截距项...import statsmodels.formula.api as smf 3.
import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf statsmodels.api x = sm.add_constant...statsmodels.formula.api Statsmodels.formula.api要求用户输入公式，公式的形式为"parm1 ~ parm2"，第一个参数parm1是被解释变量，相对于 ，...简单一元线性回归 一元线性回归模型的公式 ββε 代码实操 # 使用一个变量 import statsmodels.api as sm # from statsmodels.formula.api import
简单线性回归图（青色散点为实际值，红线为预测值） statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 的 Python 中的 SLR 今天云朵君将和大家一起学习回归算法的基础知识...并取一个样本数据集，进行探索性数据分析(EDA)并使用 statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 实现 简单线性回归(SLR)。...as sns from scipy import stats from scipy.stats import probplot import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api...接下来使用 statsmodels.api, statsmodels.formula.api 构建一个模型。...使用 smf 的线性回归 statsmodels.formula.api 中的预测变量必须单独枚举。该方法中，一个常量会自动添加到数据中。
核心：多个多分类自变量（）与连续型因变量 单因素方差分析 # 单因素方差分析 学历对收入的影响 import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.formula.api...178.166667 11.877778 NaN NaN 多因素方差分析 # 多因素方差分析 学历性别对收入的影响 import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.formula.api...171.94566597969543 双样本方差检验 # 检验两样本的波动是否一致 import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats from statsmodels.formula.api
我们最终只会关系p值，如果p>0.05则接受原假设，否则拒绝原假设 例子： import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats from statsmodels.formula.api...'A'+str(i+1), len(j)).tolist()) df = pd.DataFrame({'values': values, 'groups': groups}) #单因素分析 from statsmodels.formula.api...拒绝域为： H03的拒绝域为： 导入双因素分析使用到的包： import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats from statsmodels.formula.api
实例 import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova
p = f_oneway(a,b,c) print(f,p) from scipy import stats import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.formula.api...anova_lm(model) # 计算F和P print(results) import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.formula.api
b5 16 a4 b1 10 a4 b2 12 a4 b3 18 a4 b4 6 a4 b5 20 a5 b1 14 a5 b2 6 a5 b3 10 a5 b4 18 a5 b5 10 from statsmodels.formula.api
axes.unicode_minus'] = Falseimport seaborn as snssns.set_theme(style="darkgrid")import statsmodels.api as smimport statsmodels.formula.api
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy import stats from statsmodels.formula.api
statsmodels.formula.api(sml) statsmodels中做回归有很多模块都能实现，sml.ols的优点是可以写成公式型的回归，类似R中做回归的过程，比如PB和ROE的回归可以用公式表示为...代码如下 import statsmodels.formula.api as sml model = sml.ols(formula='pb_lf~roe_ttm2',data = datas1) result
pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import math import statsmodels.formula.api
RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines']) ax1=plt.subplot(3,1,3) plt.plot(df['MonthlyIncome'],df['age']) import statsmodels.formula.api
4 利用statsmodels库执行线性回归算法 代码 from statsmodels.formula.api import ols lm = ols('weight ~ height', data
2.jpg 方差分析 from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model
做一个简单的回归分析 「代码：」 # regression import numpy as np import pandas as pd from statsmodels.formula.api import
dtype: float64 案例08 使用方差分析对比数据的差异 代码文件：使用方差分析对比数据的差异.py - 数据文件：方差分析.xlsx 在Python中做方差分析，要用到与方差分析相关的statsmodels.formula.api...import pandas as pd from statsmodels.formula.api import ols #导入方差分析的模块 from statsmodels.stats.anova...- 第15行代码中的ols()是statsmodels.formula.api模块中的函数，用于对数据进行最小二乘线性拟合计算。该函数的语法格式和常用参数含义如下。...绘制箱形图识别异常值 代码文件：绘制箱形图识别异常值.py - 数据文件：方差分析.xlsx import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.formula.api
import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols moore = sm.datasets.get_rdataset
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
