python计算普通最小二乘回归系数估计
时间: 2023-07-05 13:32:45 浏览: 83
可以使用Python中的NumPy库来计算普通最小二乘回归系数估计。以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
# 构造数据
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([3, 4, 5])
# 计算回归系数
beta = np.linalg.inv(x.T.dot(x)).dot(x.T).dot(y)
print(beta)
```
输出结果为:
```
[-1. 1.5]
```
其中,`x` 是自变量矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征;`y` 是因变量向量,代表每个样本的实际输出。`np.linalg.inv` 用于计算矩阵的逆,`dot` 用于矩阵乘法。最终的 `beta` 向量即为回归系数估计。
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python根据已知数据计算普通最小二乘回归系数估计
可以使用Python中的NumPy库来根据已知数据计算普通最小二乘回归系数估计。以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
# 已知数据
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([3, 4, 5])
# 构造自变量矩阵
x = np.insert(x, 0, 1, axis=1)
# 计算回归系数
beta = np.linalg.inv(x.T.dot(x)).dot(x.T).dot(y)
print(beta)
```
输出结果为:
```
[ 2.5 -0.5 1.5]
```
其中,`x` 是已知自变量数据矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征;`y` 是已知因变量数据向量,代表每个样本的实际输出。在代码中,我们首先在自变量矩阵中插入一列全是1的列向量,以便计算常数项系数;然后使用上述公式计算回归系数估计。最终的 `beta` 向量即为回归系数估计。
普通最小二乘回归系数估计代码实现
以下是使用 Python 实现普通最小二乘回归系数估计的代码示例:
```python
import numpy as np
def OLS(X, y):
"""
普通最小二乘回归系数估计函数
:param X: 输入变量矩阵,n×p 的二维 numpy 数组
:param y: 响应变量向量,n×1 的一维 numpy 数组
:return: 估计的回归系数,p×1 的一维 numpy 数组
"""
# 构造增广矩阵
X_ = np.c_[np.ones(X.shape[0]), X]
# 计算回归系数
beta_hat = np.linalg.inv(X_.T @ X_) @ X_.T @ y
return beta_hat
```
其中,`X` 是 $n \times p$ 的二维 numpy 数组,第一列为 1,代表截距项,后面 $p-1$ 列为输入变量;`y` 是 $n \times 1$ 的一维 numpy 数组,代表响应变量。函数返回 $p \times 1$ 的一维 numpy 数组,即估计的回归系数。
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