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())

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。

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解释这段代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmfdata_raod=r'C:\Users\chen\Desktop\原油峰强比选峰.xlsx'df=pd.read_excel(data_raod,sheet_name=1,header=0,index_col=0)#将第一列与第一行作为索引与列名dfRdata_df=pd.DataFrame()columnsdata_df=pd.DataFrame()forjinrange(0,19):columns_names=[]foriinrange(0,19):columns_names.append('{}/{}'.format(df.columns[j],df.columns[i]))#构建计算后的列名，储存在columns_names列表中columns_df=pd.DataFrame(columns_names).Tcolumnsdata_df=pd.concat([columnsdata_df,columns_df],axis=0)#print(columns_names)pd_data=df.apply(lambdax:x.iloc[j]/x,axis=1)#pd_data.drop(axis=1,columns=df.columns[:j+1],inplace=True)#pd_data.columns=columns_names#将计算后的数据赋予新的表名final_df=pd_data.groupby(by=pd_data.index).mean()#做平均取值#简单线性回归模型的求解,求解R方R_squared_list=[]foriinrange(len(final_df.columns)):x=final_df.indexy=final_df.iloc[:,i]regression_data=pd.DataFrame({'Y':y,'X':x})regression=smf.ols(formula='Y~X',data=regression_data)#这里面要输入公式和数据model=regression.fit()#模型拟合R_squared_list.append(model.rsquared)#提取R方,储存到列表中R_df=pd.DataFrame(R_squared_list).T#R_df.columns=final_df.columns#列名与R方R_df#输出R方系数值print('成功输出第'+str(j)+'列两两比值后的R方！')Rdata_df=pd.concat([Rdata_df,R_df],axis=0)Rdata_df.to_excel(r'C:\Users\chen\Desktop\R

这段代码中引入了Pandas、NumPy和statsmodels两个模块，用来读取并处理Excel文件中的数据。其中，pd.read_excel()函数用于从指定的Excel文件中读取数据，sheet_name参数表示读取的是第一个表格，header参数表示表格的第一行是标题，index_col参数表示表格的第一列是行索引。

np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2928]) w=np.array(x2[:2928]) e=np.array(x3[:2928]) r=np.array(x4[:2928]) t=np.array(x5[:2928]) p=np.array(x6[:2928]) u=np.array(x7[:2928]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) ''' X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary()) ''' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse)这个代码可以求出多元线性回归方程的参数嘛？

这段代码实现了岭回归（Ridge Regression）的功能，而不是多元线性回归（Multiple Linear Regression）。岭回归是一种常用的正则化方法，用于解决多重共线性（Multicollinearity）问题，它通过加入一个惩罚项来控制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。在这段代码中，首先生成了一些数据（变量q、w、e、r、t、p、u），然后将它们组合成一个矩阵X，再给出了一个向量beta作为真实值，通过矩阵乘法计算出响应变量y。接下来，将数据划分为训练集和测试集，然后使用岭回归对训练数据进行拟合，最后计算出测试集上的均方误差（MSE）。所以这段代码并没有直接求出多元线性回归方程的参数，而是使用岭回归拟合数据并计算误差。如果要使用最小二乘法（Ordinary Least Squares）求解多元线性回归参数，可以使用statsmodels库中的OLS()函数。