def ols_model(df, y, variable_lst=''): if variable_lst == '': reserve_lst = [y] else: reserve_lst = [y] for item in variable_lst: reserve_lst.append(item) print(reserve_lst) df_reserve = df[reserve_lst] df_reserve_nonzero = df_reserve.dropna(axis=0) df_reserve_nonzero.info(verbose=True, null_counts=True) expre = f'{y} ~ ' expre += ' + '.join(variable_lst) print(expre) regout = ols(expre, df).fit() print(regout.summary2())
时间: 2024-04-10 22:30:42 浏览: 22
这是一个定义OLS(Ordinary Least Squares)回归模型的函数。它的输入参数包括一个DataFrame `df`,一个表示因变量的字符串 `y`,以及一个可选的自变量列表 `variable_lst`。
函数首先判断 `variable_lst` 是否为空。如果为空,则将 `y` 添加到 `reserve_lst` 列表中。如果不为空,则将 `y` 添加到 `reserve_lst` 列表中,并遍历 `variable_lst` 中的每个元素,将其添加到 `reserve_lst` 中。
然后,函数打印出 `reserve_lst` 列表的内容,并从 `df` 中选取包含 `reserve_lst` 列表中的列的子数据集 `df_reserve`。接着,删除 `df_reserve` 中包含缺失值的行,得到一个没有缺失值的子数据集 `df_reserve_nonzero`。使用 `info()` 方法打印出 `df_reserve_nonzero` 的信息,包括详细的描述和缺失值的计数。
接下来,函数构建回归模型的公式字符串 `expre`,以及使用 `ols()` 方法基于该公式和整个数据集 `df` 进行回归拟合。最后,函数打印出回归结果的摘要信息。
请注意,函数中使用了未定义的 `ols()` 方法和 `summary2()` 方法,可能需要进一步导入相关的库和模块才能正常运行。
相关问题
model = sm.OLS(y_data, x_data)是什么意思
`sm.OLS(y_data, x_data)` 是用于创建一个普通最小二乘回归模型的方法,其中:
- `y_data` 是因变量的数据,是一个一维的数组或者 Series,长度必须与自变量的数据相等。
- `x_data` 是自变量的数据,可以是一个二维的数组或者 DataFrame,其中每一列代表一个自变量,每一行代表一个样本,行数必须与因变量的数据相等。
例如,如果你有一个包含两个自变量 `x1` 和 `x2`,以及一个因变量 `y` 的数据集 `data`,你可以这样调用 `sm.OLS()` 方法:
```python
import statsmodels.api as sm
# 创建自变量和因变量的数据
x_data = data[['x1', 'x2']]
y_data = data['y']
# 创建最小二乘回归模型
model = sm.OLS(y_data, x_data)
```
这样就创建了一个最小二乘回归模型,然后可以使用 `model` 对象进行拟合、预测、系数检验等操作。
model = sm.OLS(y, X)
这段代码中,sm 是一个 statsmodels 库中的模块,OLS() 是该模块中的一个函数,用于创建一个普通最小二乘线性回归模型。
在这个例子中,y 是一个包含因变量的一维数组或者 Series 对象,而 X 是一个包含自变量的 DataFrame 对象。因此,我们可以使用下面的语法创建一个普通最小二乘线性回归模型:
```
import statsmodels.api as sm
model = sm.OLS(y, X)
```
在这个语法中,我们将 y 和 X 作为参数传递给 OLS() 函数,然后将返回的结果赋值给 model 变量。这个 model 变量是一个 OLS 类型的对象,包含了一个普通最小二乘线性回归模型的所有信息,例如模型的自变量和因变量、系数、截距项、残差等等。根据需要,我们可以使用这个对象进行模型的训练、预测、评估等操作。
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