statsmodels.formula.api读取模型

`statsmodels.formula.api` 是 Statsmodels 库中的一个模块，它提供了一种方便的方式来构建和分析统计模型，特别是那些基于 R-like 的 formula（公式）语法的线性模型。使用这个 API，你可以通过一个类似数学表达式的字符串来指定模型的形式，而不需要手动创建数据框的列引用。

例如，假设你有一个名为 `df` 的 pandas DataFrame，其中包含自变量（如 x1, x2）和因变量 y，你可以使用下面的代码读取并建立一个简单的线性回归模型：

from statsmodels.formula.api import ols  # ols 是用于普通最小二乘法的函数

# 使用 formula "y ~ x1 + x2" 表示 y 由 x1 和 x2 决定
model = ols('y ~ x1 + x2', data=df).fit()  # fit() 用于拟合模型

# 获取模型结果
results = model.params  # params 属性包含了模型系数
summary = model.summary()  # summary 返回了详细的模型摘要信息

相关问题

import numpy as np import pandas as pd fund_nav=pd.read_excel("FUND_NAV_PFM.xlsx") factors_df=pd.read_excel("STK_MKT_THRFACDAY.xlsx") import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula as smf import statsmodels.stats.api as sms premium_array=np.array(factors_df.loc[:,"RiskPremium1"]) premium2_array=np.array(factors_df.loc[:,"RM2"]) SMB_array=np.array(factors_df.loc[:,"SMB1"]) SMB2_array=np.array(factors_df.loc[:"SMB2"]) HML_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML1"]) HML2_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML2"]) exceed_array=np.array(fund_nav.loc[:,"PRE"]) X=np.c_[premium_array,premium2_array,SMB_array,SMB2_array,HML_array,HML2_array] print(X)

这段代码使用了Python中的numpy、pandas和statsmodels库，读取了两个Excel文件"FUND_NAV_PFM.xlsx"和"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"。其中，"FUND_NAV_PFM.xlsx"文件中包含了基金净值数据，"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"文件中包含了股票市场三因子数据。代码将三因子数据中的每个因子的值分别赋值给了变量premium_array、premium2_array、SMB_array、SMB2_array、HML_array和HML2_array。然后，代码将这些因子组成的数据矩阵X打印输出。这段代码的目的可能是在使用多元线性回归模型来分析基金净值与股票市场三因子之间的关系。

# 绘制销售收入与广告支出的散点图 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import pearsonr from statsmodels.formula.api import ols plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] example1 = pd.read_csv('E:/数学建模学习文件/python学习/作业/附件1（只含年份和人口）.csv', encoding='gbk') fig = sns.jointplot(x="总人口", y="年份", data=example1, kind="reg", truncate=True, color="steelblue",height=6,ratio=3,marginal_ticks=1) #计算相关系数与显著性检验 corr, p_value = pearsonr(example1['年份'], example1['总人口']) print(f"二者的相关系数为{corr: .4g}，检验的p值为{p_value: .4g}") model = ols("年份~总人口",data=example1).fit() print(model.summary()) ypred=model.predict(example1['总人口']) print(ypred)代码分析

这段代码的功能是读取一个包含年份和人口数据的 CSV 文件，并绘制人口数量和年份之间的散点图，同时拟合出一条线性回归直线。代码的具体分析如下：

1. 读取数据：使用 `pd.read_csv` 函数读取 CSV 文件，将其保存到 `example1` 变量中。

2. 绘制散点图：使用 `sns.jointplot` 函数绘制散点图，其中 `x` 参数指定横轴的数据列名，`y` 参数指定纵轴的数据列名。`kind="reg"` 表示绘制回归直线，`truncate=True` 表示截断回归直线，`color="steelblue"` 表示设定散点图的颜色为钢蓝色，`height=6` 和 `ratio=3` 表示设定散点图的尺寸和比例，`marginal_ticks=1` 表示设定边缘图的刻度线。

3. 计算相关系数和显著性检验：使用 `pearsonr` 函数计算年份和人口数量之间的相关系数和显著性检验，将结果分别保存到 `corr` 和 `p_value` 变量中，并使用 `print` 函数打印出来。

4. 建立线性回归模型并进行拟合：使用 `ols` 函数建立线性回归模型，其中 `年份~总人口` 表示年份是因变量，总人口是自变量，`data=example1` 表示使用 `example1` 数据集建立模型，`fit()` 函数表示对模型进行拟合，将结果保存到 `model` 变量中。

5. 预测模型结果：使用 `predict` 函数对模型进行预测，将预测结果保存到 `ypred` 变量中。

需要注意的是，在进行数据分析和建立模型时，还需要对数据进行预处理，如去除异常值、缺失值和重复值等。此外，还需要对模型的评估指标进行分析，如均方误差、R平方等，以确定模型的准确性和可靠性。