Statsmodels 介绍
作者:张鹏辉
Statsmodels 是Python的统计建模和计量经济学工具包,包括一些描述统计、统计模型估计和推断。
模型类型
线性模型、广义线性模型、离散模型、稳健模型、自回归模型。
常用加载方式
API调用法
import api可以调用大多数常用回归模型,并且不用需要大量的前缀
直接路径调用法
引用api可能会使得加载的时间过慢,可以直接输入路径
基础流程
1.加载模块、数据
数据结果的后五列:
2.构造模型并拟合
statsmodels 中的回归操作都是基于矩阵,比如OLS的系数是由β̂ =(X′X)−1X′yβ^=(X′X)−1X′y估计的。
statsmodels.OLS 的输入有 (endog, exog, missing, hasconst) 四个,而hasconst默认无,所以正常情况下需要在数据集中多加一行常数项。
2.1方法一 :使用sm.add_constant()
2.2方法二 :使用dmatrices
ps. 若使用后文中的formula构造,亦可自动添加
3.参数查看
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货