我正在使用pandas.stats.api.ols使用groupby和以下代码运行OLS回归:frompandas.stats.apiimportolsdf=pd.read_csv(r'F:\file.csv')result=df.groupby(['FID']).apply(lambdad:ols(y=d.loc[:,'MEAN'],x=d.loc[:,['Accum_Prcp','Accum_HDD']]))foriinresult:x=pd.DataFrame({'FID':i.index,'delete':i.values})frame=pd.concat([x,DataFra
在Statsmodels中，我可以使用importstatsmodels.apiassmX=np.array([22000,13400,47600,7400,12000,32000,28000,31000,69000,48600])y=np.array([0.62,0.24,0.89,0.11,0.18,0.75,0.54,0.61,0.92,0.88])X2=sm.add_constant(X)est=sm.OLS(y,X2)est2=est.fit()然后使用打印一个漂亮的摘要print(est2.summary())并使用提取诸如p值之类的东西est2.pvalues可在此页面上
谁能给我解释一下statsmodel.formula.api中的ols和statsmodel.api中的ols之间的区别？使用ISLR文本中的广告数据，我使用两者运行了一个ols，得到了不同的结果。然后我与scikit-learn的LinearRegression进行了比较。importnumpyasnpimportpandasaspdimportstatsmodels.formula.apiassmfimportstatsmodels.apiassmfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressiondf=pd.read_csv("C:\...
无意中我注意到，sklearn和statsmodels实现的OLS模型在不拟合截距时会产生不同的R^2值。否则他们似乎工作正常。以下代码产生:importnumpyasnpimportsklearnimportstatsmodelsimportsklearn.linear_modelasslimportstatsmodels.apiassmnp.random.seed(42)N=1000X=np.random.normal(loc=1,size=(N,1))Y=2*X.flatten()+4+np.random.normal(size=N)sklernIntercept=sl.Line
我想使用pandasOLS函数为我的数据系列拟合趋势线。有谁知道如何使用pandas系列中的日期时间索引作为OLS中的预测变量？例如，假设我有一个简单的时间序列:>>>ts2001-12-3119.8287632002-12-3120.1121912003-12-3119.5091162004-12-3119.9136562005-12-3119.7016492006-12-3120.0228192007-12-3120.1030242008-12-3120.1327122009-12-3119.8506092010-12-3119.2906402011-12-3119.9362102
我正在开发我的Android项目，删除未使用的库后，我收到错误:myproject/genalreadyexistsbutisnotasourcefolder.Converttoasourcefolderorrenameit在我的Activity代码中，来自R.java的所有资源都无法解析。我试过了，右键单击我的项目=>JavaBuildPath=>在“源”选项卡下，我添加了gen/作为源。但这对解决问题没有帮助...为什么，如何解决这个问题？----更新----我发现，eclipse还报错“项目没有project.properties文件!编辑项目属性设置一个。”，但我的项目下确实有
我正在开发我的Android项目，删除未使用的库后，我收到错误:myproject/genalreadyexistsbutisnotasourcefolder.Converttoasourcefolderorrenameit在我的Activity代码中，来自R.java的所有资源都无法解析。我试过了，右键单击我的项目=>JavaBuildPath=>在“源”选项卡下，我添加了gen/作为源。但这对解决问题没有帮助...为什么，如何解决这个问题？----更新----我发现，eclipse还报错“项目没有project.properties文件!编辑项目属性设置一个。”，但我的项目下确实有
这三个函数似乎都可以做简单的线性回归，例如scipy.stats.linregress(x,y)numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x,y,1)x=statsmodels.api.add_constant(x)statsmodels.api.OLS(y,x)我想知道这三种方法之间是否有任何真正的区别？我知道statsmodels是建立在scipy之上的，而scipy在很多方面都依赖于numpy，所以我希望它们不会有太大差异，但细节决定成败。更具体地说，如果我们使用上面的numpy方法，我们如何获得其他两种方法默认给出的斜率的p-value？我在Pyt
我正在尝试使用statsmodels和pandas数据框运行多重OLS回归。不同行的不同列中存在缺失值，我不断收到错误消息:ValueError:数组不能包含infs或NaNs我看到了这个SO问题，它很相似但没有完全回答我的问题:statsmodel.api.Logit:valueerrorarraymustnotcontaininfsornans我想做的是运行回归并忽略所有缺少我在此回归中使用的变量的行。现在我有:importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.formula.apiassmdf=pd.read_csv('cl_030
如题所示，Pandas中ols命令中的滚动功能选项迁移到了statsmodels中的哪里？我好像找不到。Pandas告诉我厄运即将来临:FutureWarning:Thepandas.stats.olsmoduleisdeprecatedandwillberemovedinafutureversion.Werefertoexternalpackageslikestatsmodels,seesomeexampleshere:http://statsmodels.sourceforge.net/stable/regression.htmlmodel=pd.ols(y=series_1,x=
