Pourquoi est-ce que je n'obtiens qu'un seul paramètre d'un ajustement de statsmodels OLS
voici ce que je fais:
$ python
Python 2.7.6 (v2.7.6:3a1db0d2747e, Nov 10 2013, 00:42:54)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
>>> import statsmodels.api as sm
>>> statsmodels.__version__
'0.5.0'
>>> import numpy
>>> y = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> X = numpy.array([1,1,2,2,3,3,4,4,5])
>>> res_ols = sm.OLS(y, X).fit()
>>> res_ols.params
array([ 1.82352941])
j'avais prévu un tableau avec deux éléments?!? L'ordonnée à l'origine et le coefficient de pente?
22
demandé sur
Tom
2013-12-20 14:27:10
4 réponses
essaye ceci:
X = sm.add_constant(X)
sm.OLS(y,X)
comme dans l' documentation:
Une interception n'est pas inclus par défaut et doit être ajouté par l'utilisateur
33
répondu
behzad.nouri
2018-08-18 00:53:32
Juste pour être complet, ceci fonctionne:
>>> import numpy
>>> import statsmodels.api as sm
>>> y = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> X = numpy.array([1,1,2,2,3,3,4,4,5])
>>> X = sm.add_constant(X)
>>> res_ols = sm.OLS(y, X).fit()
>>> res_ols.params
array([-0.35714286, 1.92857143])
il me donne un coefficient de pente différent, mais je suppose que les chiffres comme nous avons maintenant une interception.
6
répondu
Tom
2016-09-19 12:05:17
j'exécute 0.6.1 et il semble que la fonction" add_constant " ait été déplacée dans les modèles de statistiques.module outils. Voici ce que j'ai couru qui a fonctionné:
res_ols = sm.OLS(y, statsmodels.tools.add_constant(X)).fit()
0
répondu
lukearmistead
2015-09-25 05:28:27
Essayez cela, il a travaillé pour moi:
import statsmodels.formula.api as sm
from statsmodels.api import add_constant
X_train = add_constant(X_train)
X_test = add_constant(X_test)
model = sm.OLS(y_train,X_train)
results = model.fit()
y_pred=results.predict(X_test)
results.params
0
répondu
sup
2018-10-05 19:22:54