python ols回归

在Python中，OLS(Ordinary Least Squares)回归是使用statsmodels库进行的。OLS回归用于计算回归系数的估计值，以最小化误差平方和。该库中的OLS函数位于statsmodels.regression.linear_model模块中。要进行OLS回归，需要提供两个输入参数：endog和exog。

endog表示因变量，即回归中的反应变量。它是一个长度为k的数组，对应于模型中的y(t)。

exog表示自变量的值，即回归变量。它是一个k×(n+1)的数组，其中n是自变量的数量。在exog数组的左侧，使用sm.add_constant()函数添加一列全为1的数值，以用于常数项的估计。

通过调用statsmodels.OLS(endog, exog)创建OLS模型对象。然后，可以使用fit()方法对模型进行拟合，得到回归拟合的结果摘要。通过访问params属性，可以查看计算出的回归系数。

总结起来，Python中的OLS回归可以使用statsmodels库中的OLS函数，并通过fit()方法进行拟合运算，最后通过params属性查看回归系数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OLS回归分析原理实战及结果解析-python3](https://blog.csdn.net/qq_30868737/article/details/109164548)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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