python截面数据
时间: 2023-10-19 16:33:24 浏览: 150
在计量经济学中,使用Python进行截面数据分析可以通过使用pandas和statsmodels库来实现。引用提供了一个使用伍德里奇《计量经济学导论:现代方法》中的案例13.3的代码示例,该案例使用了美国的垃圾焚化炉和住房相关数据进行分析。
首先,需要导入所需的库和数据集。代码示例中使用了wooldridge库中的dataWoo函数来获取kielmc数据集,并使用pandas库的DataFrame来处理数据。
然后,可以使用statsmodels库中的ols函数构建回归模型。代码示例中使用了C函数来创建年份虚拟变量,并使用nearinc和年份的交互项来控制住房价格的影响。最后,使用fit方法拟合模型,并使用summary方法来输出回归结果。
引用提供了具体的代码示例,展示了如何设置回归模型并输出结果。引用则给出了结果摘要中的F统计量和p值。
通过以上步骤,可以使用Python对截面数据进行回归分析,并获取统计结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Python计量】独立混合横截面数据与邹氏检验](https://blog.csdn.net/mfsdmlove/article/details/125876669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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