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
我正在尝试编写一些代码来计算两组间隔A-B的差异，间隔端点是整数，但我正在努力提供有效的解决方案，任何建议将不胜感激示例:[(1,4),(7,9)]-[(3,5)]=[(1,3),(7,9)]好吧，这是迄今为止我尝试过的最好的(两个列表已经排序)classtp():def__repr__(self):return'(%.2f,%.2f)'%(self.start,self.end)def__init__(self,start,end):self.start=startself.end=endz=[tp(3,5)]#intervalstobesubtracteds=[tp(1,4)),t
几周前有人在这里发布了这个问题，但它看起来非常像没有事先研究的家庭作业，OP在收到一些反对票后立即将其删除。虽然这个问题本身很有趣，但我已经考虑了一个星期但没有找到令人满意的解决方案。希望有人能提供帮助？问题如下:给定一个包含N个整数区间的列表，其边界可以取从0到N³的任何值，找到最小的整数i使得i不属于任何输入区间。例如，如果给定列表[3,5][2,8][0,3][10,13](N=4)，算法应返回9。我能想到的最简单的解决方案在O(nlog(n))中运行，包括三个步骤:通过增加下限对区间进行排序如果最小下界>0，则返回0；否则重复将第一个区间与第二个区间合并，直到第一个区间(比如[
我正在通过API访问一些数据，我需要为我的请求提供日期范围，例如。开始='20100101'，结束='20150415'。我想我会通过将日期范围分解为不重叠的时间间隔并在每个时间间隔上使用多处理来加快速度。我的问题是我打破日期范围的方式并没有始终如一地给我预期的结果。这是我所做的:fromdatetimeimportdatebegin='20100101'end='20101231'假设我们想把它分成几个部分。首先，我将字符串更改为日期:defget_yyyy_mm_dd(yyyymmdd):#givenstring'yyyymmdd'return(yyyy,mm,dd)year=yy
我正在尝试编写代码来生成图书馆中不同书籍数量的置信区间(以及生成信息图)。我表弟在上小学，他的老师每周都会给他一本书。然后他阅读并及时归还，以便下周再拿一本。过了一会儿，我们开始注意到他得到了他以前读过的书，而且随着时间的推移，这种情况逐渐变得更加普遍。假设图书馆的真实图书数量是N，老师每周统一随机挑选一本(有更换)给你。如果在第t周，你收到一本书的次数是x，那么我可以根据https://math.stackexchange.com/questions/615464/how-many-books-are-in-a-library对图书馆的图书数量进行最大似然估计。.示例:假设一个图书馆
我正在重构一个函数，给定一系列隐式定义间隔的端点，检查间隔中是否包含数字，然后返回对应的(不以任何可计算方式相关)。现在处理工作的代码是:ifp100andp300andp500andp800andp1000:return5这是IMO非常可怕的，并且缺少间隔和返回值都是硬编码的。当然可以使用任何数据结构。 最佳答案 importbisectbisect.bisect_left([100,300,500,800,1000],p)这里是文档:bisect 关于Python:从区间到值的映射，
