sm.formula.ols()参数中分类变量
时间: 2023-09-28 18:07:21 浏览: 54
在 sm.formula.ols() 函数中,分类变量通常使用 C() 函数来表示。例如,假设有一个数据集 df,其中有一个分类变量 sex,一个连续变量 age 和一个因变量 income,可以使用以下代码来拟合一个回归模型:
```python
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
model = sm.formula.ols('income ~ age + C(sex)', data=df).fit()
print(model.summary())
```
在这个模型中,C(sex) 表示 sex 是一个分类变量,因此它将被转换为多个虚拟变量(dummy variables),每个虚拟变量表示 sex 的一种取值。这些虚拟变量将被包含在模型中,以便对 sex 进行建模。
相关问题
sm.formula.ols
sm.formula.ols是statsmodels.api中的一个函数,用于执行普通最小二乘线性回归分析。它允许用户使用公式语法来指定模型,例如Y ~ X1 + X2 + ... + Xn,其中Y是因变量,X1至Xn是自变量。该函数接受一个数据框(dataframe)作为输入,其中包含了因变量和自变量的值。它返回一个OLS(Ordinary Least Squares)模型对象,用户可以使用该对象进行模型拟合、参数估计、假设检验等操作。
sm.OLS多变量回归
sm.OLS是statsmodels库中的一个类,用于进行线性回归分析。在多变量回归中,sm.OLS可以用于估计多个自变量对因变量的影响。以下是sm.OLS多变量回归的基本用法:
```python
import statsmodels.api as sm
# 准备数据
X = data[['x1', 'x2', 'x3']] # 多个自变量
y = data['y'] # 因变量
# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)
# 构建模型
model = sm.OLS(y, X)
# 拟合模型
result = model.fit()
# 查看回归结果
print(result.summary())
```
在上面的代码中,我们首先准备了多个自变量X和一个因变量y。然后通过`sm.add_constant(X)`添加了常数项,并使用`sm.OLS()`构建了模型。最后,通过`model.fit()`拟合模型并查看回归结果。
在回归结果中,我们可以看到多个自变量对因变量的系数、标准误、t值和p值等信息。此外,也可以通过`result.params`查看回归系数,通过`result.rsquared`查看拟合优度等信息。
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