logit = smf.logit(formula='Purchased ~ Age + EstimatedSalary + Gender', data = data) results = logit.fit() print(results.summary())
时间: 2024-03-30 18:34:15 浏览: 23
这是一个Python代码段,使用了Statsmodels库中的广义线性模型(GLM)模块中的logit函数和fit方法,对数据集data中的Purchased、Age、EstimatedSalary、Gender四个变量之间的关系进行了逻辑回归分析,并输出了结果摘要。更具体地说,logit函数用于创建一个逻辑回归模型,其formula参数指定了因变量Purchased和自变量Age、EstimatedSalary、Gender之间的关系。data参数指定了数据集,这里是一个Pandas DataFrame对象。fit方法用于拟合模型,返回一个包含模型拟合结果的对象results。summary方法用于输出模型的结果摘要,包括各个系数的估计值、标准误、t值、p值等指标,以及模型的解释能力和拟合优度等统计信息。这些信息可以帮助我们评估模型的有效性和可解释性,进行模型优化和预测分析。
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n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params))
这是一个用于生成数据并进行二项式回归、logistic回归和线性回归的Python代码。其中,n为样本量,p为自变量个数,x是从正态分布中随机生成的样本数据,beta是一个1到p的向量,z是x和beta的点积,condprob是z的累积分布函数值,y是从二项分布中生成的响应变量。
接下来,使用三种不同的link函数,分别对y和x进行回归拟合,并输出各个系数的值。最后,将三个模型的系数进行比较得到prop_mat。
这段代码的作用是演示了如何使用Python中的statsmodels库进行回归分析,并比较不同link函数的效果。由于生成的数据是随机的,因此每次运行结果可能会不同。
import numpy as np from scipy.stats import norm, binom from statsmodels.api import families #glm n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params)) print(prop_mat)
这段代码是用 Python 实现的,主要使用了 numpy、scipy 和 statsmodels 这几个库。代码中生成了一个大小为 (10000000, 10) 的随机矩阵 x,以及一个大小为 (10000000, 1) 的随机向量 y。然后分别使用 probit、logit 和 identity 这三种链接函数对 y 进行了广义线性模型的拟合,得到了三组系数,分别存储在 coef_mat 和 prop_mat 中。其中 coef_mat 是一个 10x3 的矩阵,每一列代表一个链接函数的系数向量;prop_mat 是一个 10x3 的矩阵,每一行代表一个自变量在三个链接函数下的系数比值。