我正在关注statsmodelstutorial一个OLS模型装有formula='S~C(E)+C(M)+X'lm=ols(formula,salary_table).fit()printlm.summary()预测值通过以下方式提供:lm.predict({'X':[12],'M':[1],'E':[2]})结果作为单值数组返回。是否有一种方法也可以返回statsmodels中预测值(预测区间)的置信区间？谢谢。 最佳答案 我们一直想让这更容易实现。你应该可以使用fromstatsmodels.sandbox.regressio
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
我是scikit-learn的新手，但它满足了我的期望。现在，令人抓狂的是，唯一剩下的问题是我找不到如何打印(或者更好的是，写入一个小文本文件)它估计的所有系数，它选择的所有特征。有什么方法可以做到这一点？与SGDClassifier相同，但我认为它对于所有可以适合的基础对象都是相同的，无论是否有交叉验证。完整脚本如下。importscipyasspimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmultiprocessingasmpfromsklearnimportgrid_searchfromsklearnimportcross_validationfro
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭4年前。Improvethisquestion我在使用OpenPose从视频中提取姿势数据时遇到很多抖动。这看起来不自然，我的结果看起来不自然和人性化。我从OpenPose模型中获得的数据是我必须处理的，我无法提高模型的质量。处理整个视频剪辑并将15个解剖学关键点存储在数据库中。我想使用一些信号处理来平滑这些数据。如何消除这种抖动？
我需要使用Pythonzipfile模块或unix命令行实用程序按需创建ZIP存档。要压缩的资源通常>1GB，不一定适合压缩。我如何有效地估计它的创建时间/大小？ 最佳答案 从大文件中提取一堆小部分。也许每个64个64kblock。随机选择。连接数据，压缩它，测量时间和压缩率。由于您随机选择了部分文件，因此很可能压缩了数据的代表性子集。现在您所要做的就是根据测试数据的时间来估计整个文件的时间。 关于python-估计zip大小/创建时间，我们在StackOverflow上找到一个类似的问
我有一个有向树，我想知道它的大小。我没有关于它的深度或节点分布的信息。有两个主要障碍:1)树非常大(~十亿个节点)2)边遍历是昂贵的。是否可以使用统计方法快速估计其大小(节点数)且误差有限？不幸的是，谷歌搜索只会产生精确计数算法，在这些限制条件下该算法的性能会很差。奖金如果我放宽从树到DAG(有向无环图)的约束，我能否同时获得它的大小和唯一路径的数量？例如。对于这个DAG(每条边都指向下方)有19个节点(大小)和23条路径(4条额外的路径，因为红色边缘为其目标节点提供了1条路径，并为其目标节点的子节点提供了3条路径)我尝试过的事情对于树的案例，我正在考虑以下内容:amounts=[]d
我是信号处理的新手(以及numpy、scipy和matlab方面的新手)。我正在尝试通过调整此matlab代码在Python中使用LPC估计元音共振峰:http://www.mathworks.com/help/signal/ug/formant-estimation-with-lpc-coefficients.html到目前为止，这是我的代码:#!/usr/bin/envpythonimportsysimportnumpyimportwaveimportmathfromscipy.signalimportlfilter,hammingfromscikits.talkboximport
我已经学会了如何使用scipy.stats.t找到95%的置信区间In[1]:fromscipy.statsimporttIn[2]:t.interval(0.95,10,loc=1,scale=2)#95%confidenceintervalOut[2]:(-3.4562777039298762,5.4562777039298762)In[3]:t.interval(0.99,10,loc=1,scale=2)#99%confidenceintervalOut[3]:(-5.338545334351676,7.338545334351676)但是，可视化对我来说很重要。我想知道如何在
我们有以下线性回归:y~b0+b1*x1+b2*x2。我知道Matlab中的回归函数会计算它，但numpy的linalg.lstsq不会(https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/numpy-for-matlab-users.html)。 最佳答案 StatsModels的RegressionResults有一个conf_int()方法。这里有一个使用它的例子(他们的OrdinaryLeastSquares例子的最小修改版本):importnumpyasnp,statsmodels.apia
我试图将泊松连续误差条放在我用matplotlib制作的直方图上，但我似乎无法找到一个numpy函数，假设泊松数据，它会给我一个95%的置信区间。理想情况下，解决方案不依赖于scipy，但任何方法都可以。有这样的功能吗？我发现了很多关于bootstrapping的内容，但对我来说这似乎有点过分了。 最佳答案 我最终基于somepropertiesIfoundonWikipedia编写了自己的函数.defpoisson_interval(k,alpha=0.05):"""useschisquaredinfotogetthepoisso
