OLS回归模型中,剩余标准差s=_________
时间: 2024-03-15 07:41:40 浏览: 31
OLS回归模型中,剩余标准差s通常被称为残差标准差(residual standard deviation),其计算公式为:
s = sqrt((1 / (n - k)) * sum(yi - yhat)^2)
其中,n为样本量,k为模型中自变量的数量(包括截距项),yi为第i个样本的观测值,yhat为第i个样本的预测值。
相关问题
多元回归中results.get_prediction怎么用
在多元回归中,`results.get_prediction()`函数用于根据模型预测给定的自变量值的因变量值。它返回一个包含预测值和置信区间的结果对象。
以下是使用`results.get_prediction()`进行预测的示例代码:
```python
import statsmodels.api as sm
# 加载数据
data = sm.datasets.get_rdataset("Guerry", "HistData").data
# 确定自变量和因变量
y = data['Lottery']
X = data[['Literacy', 'Wealth', 'Region']]
# 添加截距项
X = sm.add_constant(X)
# 拟合多元回归模型
model = sm.OLS(y, X).fit()
# 预测新的自变量值
new_X = [[1, 70, 20, 1]]
# 预测因变量值和置信区间
pred = model.get_prediction(new_X)
print(pred.summary_frame(alpha=0.05))
```
在上面的示例中,我们首先加载数据,确定自变量和因变量,然后拟合多元回归模型。接下来,我们创建一个包含新的自变量值的列表`new_X`,并使用`results.get_prediction()`函数来预测因变量值和置信区间。最后,我们使用`summary_frame()`函数将预测结果以表格形式输出。
ols.coef_得到的是什么
ols.coef_是指用OLS(Ordinary Least Squares)方法进行线性回归得到的模型系数(model coefficients)。OLS是一种用于估计线性回归模型系数的方法,它通过最小化残差平方和(Residual Sum of Squares,RSS)来进行模型参数的估计。在Python中,使用statsmodels库的OLS函数可以方便地进行线性回归分析,并使用ols.coef_属性获取得到的模型系数。这些模型系数用于描述自变量与因变量之间的线性关系,即可以用来预测因变量的取值。
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