python 非线性回归置信区间

要在Python中计算非线性回归的置信区间，你可以使用统计模块statsmodels中的函数。这个模块提供了一个称为OLS（Ordinary Least Squares）的方法来进行回归分析，并且可以计算置信区间。下面是一个示例代码，展示了如何使用statsmodels来计算非线性回归的置信区间：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 定义自变量x和因变量y的数据
x = (20 - np.arange(20))**2
y = np.array([10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])

# 添加常数列
X = sm.add_constant(x)

# 使用OLS方法进行回归分析
model = sm.OLS(y, X)

# 拟合回归模型
results = model.fit()

# 计算预测值和置信区间
predictions = results.get_prediction(X)
predicted_values = predictions.predicted_mean
confidence_interval = predictions.conf_int()

# 打印预测值和置信区间
print("Predicted Values:", predicted_values)
print("Confidence Interval:", confidence_interval)

在这个示例中，首先定义了自变量`x`和因变量`y`的数据。然后使用`sm.add_constant()`函数为自变量添加常数列，这是因为`OLS`方法需要常数项。接下来，使用`sm.OLS()`方法创建了回归模型，并使用`fit()`方法拟合了模型。最后，使用`get_prediction()`函数计算了预测值和置信区间，其中`predicted_mean`表示预测值，`conf_int()`表示置信区间。

请注意，这只是一个示例代码，并且假设你已经安装了`statsmodels`模块。你需要根据你的具体问题和数据进行相应的调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [用Python绘制回归线、置信区间和预测区间](https://blog.csdn.net/weixin_34377697/article/details/112830439)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python多元(非)线性回归及置信区间的绘制](https://blog.csdn.net/m0_46268055/article/details/125362141)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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