model = sm.formula.api.ols('年龄 ~ C(category)', data=df).fit()提示module 'statsmodels.formula.api' has no attribute 'api'

时间: 2024-01-24 22:04:29 浏览: 156
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Panel data简介 (2).docx

这个错误可能是因为在新版本的statsmodels中已经移除了`api`。你可以尝试使用以下代码来替换原有的代码： ``` import statsmodels.api as sm model = sm.formula.ols('年龄 ~ C(category)', data=df).fit() ``` 这样，就可以避免`api`的问题。
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# Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('Advertising.csv') data.head()报错SyntaxError: invalid syntax

这个错误通常表示代码中有...from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('Advertising.csv') data.head() 如果这个修复方法不能解决你的问题，请提供更多的信息，比如完整的错误信息和代码。

model = sm.OLS(d, x) fitres = model.fit() MFSEadj = fitres.tvalues[0] pvalue_MFSEadj = fitres.pvalues[0]

这段代码使用了Statsmodels库中的OLS函数来进行线性回归分析，其中d是因变量，x是自变量。fit()函数用于拟合模型并返回拟合结果。fitres.tvalues[0]用于计算MFSEadj的t值，fitres.pvalues[0]用于计算MFSEadj的p值。...

model=sm.OLS(JHCL,sm.add_constant(GHCL)) results =model.fit()

- 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：...

领回归的话np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())这个代码需要改变嘛？

X = np.c_[q, w, e, r, t, p, u] beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.6] y = np.dot(X, beta) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 #...

Xnew = df[['Engine Size (L)', '0-60 MPH Time (seconds)']] y = np.log(df[['Price (in USD)']]) Xnew = sm.add_constant(Xnew) model = sm.OLS(y, Xnew) results = model.fit(cov_type = 'HC3') print(results.summary())

这段代码使用了 statsmodels 库中的 OLS 方法，对 DataFrame 对象 df 中的数据进行线性回归分析，并输出回归结果摘要。 具体来说，代码中使用了 df[['Engine Size (L)', '0-60 MPH Time (seconds)']] 选择了 ...

#Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('E:\\pycharm2021\\The-Complete-Guide-to-Linear-Regression-Analysis-with-Business-Problem-master\\Advertising.csv') data.head()

这个代码看起来是正确的，它使用了双反斜杠 \\ 来转义反斜杠字符，以便正确...data = pd.read_csv('D:/data/Advertising.csv') 如果还是无法解决问题，请提供完整的错误信息和代码，以便更好地帮助你解决问题。

data = pd.read_csv('carvana.csv') formula = 'Price + Miles + Year' model = smf.ols(formula=formula, data=data).fit()

这段代码使用了Python中的pandas和statsmodels库，其中pd.read_csv()函数用于读取名为'carvana.csv'的CSV文件并将其转换为DataFrame类型的数据，而smf.ols()函数则用于拟合一个多元线性回归模型。具体来说，该模型...

改为：model=sm.OLS(X,exceed_array) results=model.fit(method="qr") results.summary()后仍出现报错

如果将代码改为 model=sm.OLS(X,exceed_array)，则依然会出现以下错误信息： ValueError: endog must be 1-dimensiona 这是因为在 OLS 方法中，第一个参数应该是因变量 Y，而第二个参数应该是自变量...

sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256) #Pearson's correlation coefficient heatmap corr = plt.figure(figsize = (10,10),dpi=128) corr= sns.heatmap(data[column].corr(),annot=True,square=True) plt.xticks(rotation=40) import statsmodels.formula.api as smf all_columns = "+".join(data.columns[1:]) print('x is ：'+all_columns) formula = 'GDP~' + all_columns print('The regression equation is ：'+formula) results = smf.ols(formula, data=data).fit() results.summary() X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,0]

接下来，使用"smf.ols(formula, data=data).fit()"进行普通最小二乘（OLS）回归分析，将结果存储在名为"results"的变量中。 最后，通过"X=data.iloc[:,1:]"将"data"数据框中除第一列外的所有列作为自变量存储在名为...

import statsmodels.api as sm X = sm.add_constant(x) model = sm.OLS(y,X) result = model.fit() # 打印 t值和p值 print('系数 (coef.):', result.params) print('t值 (t-value):', result.tvalues) print('p值 (p-value):', result.pvalues) # 打印 F值和p值 print('F值 (F-value):', result.fvalue) print('F值对应的p值 (F-value p-value):', result.f_pvalue)

这段代码使用了 statsmodels 库中的 OLS 方法来进行线性回归，并输出了回归结果中的系数、t 值、p 值、F 值和 F 值对应的 p 值。具体来说，这段代码的主要步骤包括： 1. 使用 sm.add_constant 方法将自变量 x 增加...

import pandas as pdimport statsmodels.api as sm# 定义数据data = { '食品烟酒': [102.4, 2.4], '衣着': [99.1, -0.9], '居住': [100.5, 0.5], '生活用品及服务': [101.3, 1.3], '交通通信': [106.5, 6.5], '教育文化娱乐': [102.6, 2.6], '医疗保健': [101.1, 1.1], '其他用品及服务': [101.0, 1.0]}df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['价格指数', '涨幅'])# 进行多元线性回归分析X = sm.add_constant(df['价格指数'])model = sm.OLS(df['涨幅'], X)results = model.fit()# 输出结果print(results.summary())

这段代码是进行多元线性回归分析的，使用了statsmodels库中的OLS方法。在这段代码中，首先定义了一个数据字典data，包含了各个领域的价格指数和涨幅数据。然后，使用pandas库中的DataFrame方法将数据转换为数据框。...

np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2928]) w=np.array(x2[:2928]) e=np.array(x3[:2928]) r=np.array(x4[:2928]) t=np.array(x5[:2928]) p=np.array(x6[:2928]) u=np.array(x7[:2928]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) ''' X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary()) ''' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse)这个代码可以求出多元线性回归方程的参数嘛？

这段代码实现了岭回归（Ridge Regression）的功能，而不是多元线性回归（Multiple Linear Regression）...如果要使用最小二乘法（Ordinary Least Squares）求解多元线性回归参数，可以使用statsmodels库中的OLS()函数。

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...

model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category'])返回每个分组的结果如何使用

model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category']).fit() # 获取所有分组的索引 group_indices = model.get_groups() # 循环遍历每个分组 for group in group_indices: # 获取当前分组的数据 ...

import pandas as pdimport statsmodels.api as sm# 定义数据data = { '食品烟酒': [102.4, 2.4], '衣着': [99.1, -0.9], '居住': [100.5, 0.5], '生活用品及服务': [101.3, 1.3], '交通通信': [106.5, 6.5], '教育文化娱乐': [102.6, 2.6], '医疗保健': [101.1, 1.1], '其他用品及服务': [101.0, 1.0]}df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['价格指数', '涨幅'])# 进行多元线性回归分析X = sm.add_constant(df['价格指数'])model = sm.OLS(df['涨幅'], X)results = model.fit()# 输出结果print(results.summary())上述代码是一个多元回归线性模型，请详细说明该模型如何推广

该模型是针对给定的数据集进行的多元回归线性分析，其中自变量为'价格指数'，因变量为'涨幅'。该模型的推广需要基于以下几点： 1. 数据源：该模型的推广需要基于更加全面和准确的数据源，以避免数据偏差对分析结果...

import pandas as pdimport statsmodels.api as sm# 定义数据data = { '食品烟酒': [102.4, 2.4], '衣着': [99.1, -0.9], '居住': [100.5, 0.5], '生活用品及服务': [101.3, 1.3], '交通通信': [106.5, 6.5], '教育文化娱乐': [102.6, 2.6], '医疗保健': [101.1, 1.1], '其他用品及服务': [101.0, 1.0]}df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['价格指数', '涨幅'])# 进行多元线性回归分析X = sm.add_constant(df['价格指数'])model = sm.OLS(df['涨幅'], X)results = model.fit()# 输出结果print(results.summary()) 请用python代码对上述多元回归线性模型进行检验，并输出检验结果

from statsmodels.stats.diagnostic import het_breuschpagan _, p_val, _, _ = het_breuschpagan(results.resid, X) if p_val print(f"残差存在异方差性，p值为{p_val}") else: print(f"残差不存在异方差性，p值...
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