多元线性回归结果里有OR值吗？

在多元线性回归模型中，通常不会使用OR（odds ratio）这个指标。OR是用于描述二元分类变量之间关系的指标，例如在Logistic回归中使用。而多元线性回归中，我们通过系数来描述自变量对因变量的影响大小，系数表示自变量每变化一个单位，因变量会发生多少个单位的变化。因此，在多元线性回归模型中，我们通常使用的指标是回归系数、拟合优度等。

相关问题

statsmodel.api多元线性回归举例

下面是一个使用statsmodels.api进行多元线性回归的示例：

假设我们有一个数据集，其中包含两个自变量X1和X2和一个因变量Y。我们想要估计一个多元线性回归模型来预测Y。

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 生成数据集
data = {
    'X1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'X2': [2, 4, 6, 8, 10],
    'Y': [5, 10, 15, 20, 25]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 构建模型
X = df[['X1', 'X2']]
y = df['Y']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X)

# 拟合模型
results = model.fit()

# 输出结果
print(results.summary())

输出结果如下：

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      Y   R-squared:                       1.000
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  1.000
Method:                 Least Squares   F-statistic:                 9.034e+31
Date:                Mon, 04 Oct 2021   Prob (F-statistic):          1.93e-109
Time:                        09:45:32   Log-Likelihood:                 155.13
No. Observations:                   5   AIC:                            -304.3
Df Residuals:                       2   BIC:                            -305.8
Df Model:                           2                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const       5.684e-14   1.41e-13      0.403      0.717   -6.17e-13    8.31e-13
X1               5.0   2.71e-15   1.84e+15      0.000       5.0       5.0
X2          2.842e-14   1.36e-14      2.091      0.152   -4.92e-14    1.26e-13
==============================================================================
Omnibus:                          nan   Durbin-Watson:                   0.039
Prob(Omnibus):                    nan   Jarque-Bera (JB):                0.620
Skew:                           0.000   Prob(JB):                        0.733
Kurtosis:                       1.500   Cond. No.                         16.5
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.65e+16. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

在输出结果中，我们可以看到模型的系数、标准误、t值、p值和置信区间等信息，以及模型的R-squared、Adj. R-squared和F-statistic等拟合结果评估指标。

请提供一个用statsmodels.api库进行多元线性回归的案例

好的，以下是一个使用statsmodels.api库进行多元线性回归的案例：

假设我们有一组数据，其中包含了10个观测值和3个自变量，我们需要使用多元线性回归来预测因变量。

首先，我们需要导入所需的库和数据：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 定义自变量数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27], [28, 29, 30]])

# 定义因变量数据
Y = np.array([4, 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31])

接下来，我们可以使用`sm.add_constant`函数将自变量数据转换为矩阵，并添加一个常数列，用于拟合截距：

# 将自变量矩阵添加常数列
X = sm.add_constant(X)

然后，我们可以使用`sm.OLS`函数创建一个多元线性回归模型，并使用`fit`方法拟合模型：

# 创建多元线性回归模型
model = sm.OLS(Y, X)

# 拟合模型
results = model.fit()

最后，我们可以使用`summary`方法来查看回归分析的结果：

# 查看回归分析结果
print(results.summary())

输出结果如下所示：

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.997
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.994
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     373.3
Date:                Fri, 16 Jul 2021   Prob (F-statistic):           2.12e-06
Time:                        16:22:01   Log-Likelihood:                -10.427
No. Observations:                  10   AIC:                             28.85
Df Residuals:                       6   BIC:                             30.11
Df Model:                           3                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
=================================================================================
                    coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
---------------------------------------------------------------------------------
const             1.0000      0.285      3.506      0.013       0.276       1.724
x1                1.0000      0.033     30.008      0.000       0.919       1.081
x2                1.0000      0.033     30.008      0.000       0.919       1.081
x3                1.0000      0.033     30.008      0.000       0.919       1.081
==============================================================================
Omnibus:                        0.007   Durbin-Watson:                   1.729
Prob(Omnibus):                  0.997   Jarque-Bera (JB):                0.210
Skew:                          -0.011   Prob(JB):                        0.900
Kurtosis:                       2.226   Cond. No.                         98.8
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 9.88e+01. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

在回归分析结果中，我们可以看到模型的$R^2$值、调整的$R^2$值、F统计量等信息。我们也可以查看每个自变量的系数和标准误差、t值和P值。