statsmodels ols回归

在使用statsmodels进行OLS回归时，首先要调用statsmodels.regression.linear_model中的OLS函数来创建一个回归模型。然后，可以使用fit()方法对模型进行拟合，得到回归结果的摘要信息，这个摘要信息是由statsmodels.regression.linear_model.RegressionResultsWrapper类提供的。通过调用params属性，可以获取计算出的回归系数。此外，RegressionResultsWrapper类还提供了其他常用方法和属性，如summary()获取回归结果的摘要信息，t_test()进行t检验，F_test()进行F检验，bse获取回归系数的标准差，pvalues获取回归系数的p值等。Statsmodels是Python中一个强大的统计分析包，它提供了多种功能，包括回归分析、时间序列分析、假设检验等。虽然在计量的简便性上不及其他软件如Stata，但它与Python的其他任务（如NumPy、Pandas）结合紧密，可以提高工作效率。OLS（ordinary least square）是statsmodels中最常用的回归分析功能之一。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Statsmodels 统计包之 OLS 回归](https://blog.csdn.net/qq_17119267/article/details/79108333)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【python计量】statsmodels进行OLS回归——以伍德里奇数据为例](https://blog.csdn.net/mfsdmlove/article/details/124213324)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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