加注释model = sm.OLS(AU_price.loc[:,['SpotClose']], AU_price.loc[:,['FutureClose','open']]) results = model.fit() print(results.summary())
时间: 2024-01-21 11:04:56 浏览: 27
这段代码使用了StatsModels库中的OLS函数来进行线性回归,其中AU_price是一个DataFrame,loc方法用于选择其中的子集。在这里选择了列名为'SpotClose'、'FutureClose'和'open'的三列作为自变量,'SpotClose'作为因变量,建立线性回归模型。调用fit()方法后,将得到回归分析的结果,包括系数、截距、R-squared等统计量,并使用print()函数将结果输出。最后,使用了summary()方法将结果以表格形式展示出来。
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(JHCL,sm.add_constant(GHCL)) results =model.fit()
这是一个使用statsmodels库进行线性回归分析的代码。其中:
- `sm.OLS()`函数用于指定线性回归模型,括号中第一个参数`JHCL`是因变量(被解释变量),第二个参数`sm.add_constant(GHCL)`是自变量(解释变量)。这里使用`sm.add_constant()`函数将自变量`GHCL`加上常数项(截距)。
- `model.fit()`函数用于拟合线性回归模型并返回一个结果对象。拟合过程中使用的是最小二乘法(OLS)。
如果您想要获取更多关于statsmodels库的信息,可以访问它的官方文档:https://www.statsmodels.org/stable/index.html。
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