python残差分析

在Python中进行残差分析的方法如下所示：
1. 首先，使用statsmodels包中的OLS函数建立线性回归模型。可以使用sklearn.datasets中的load_boston函数加载波士顿房价数据集，并将其分为训练集和测试集。
2. 使用fit方法来拟合模型，并使用predict方法计算出训练集的预测值。
3. 使用get_influence方法获取残差相关的信息。其中，通过计算y_train与y_predict的差值来获得残差。
4. 使用resid_studentized_external方法计算学生化残差。
5. 可以使用numpy库来计算残差的平均值和方差。通常情况下，残差的平均值应该接近零，方差应该相对较小。
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此外，残差的正态性也是残差分析的重要部分。通过观察残差的分布图，可以大致判断残差是否服从正态分布。通常情况下，我们希望残差的分布接近正态分布。
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此外，线性回归模型还要求预测变量和响应变量之间具有线性关系。因此，在残差分析中，我们还要检查残差是否随着预测变量的变化而存在非线性关系。如果残差的均值为零，通常情况下我们可以假设存在线性关系。
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总结一下，Python中的残差分析可以通过计算残差和学生化残差来进行。同时，还可以观察残差的分布图以及检查残差是否存在线性关系。这些分析可以帮助我们评估线性回归模型的拟合效果，以及检验模型假设是否成立。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [用python计算残差等](https://blog.csdn.net/TSzero/article/details/117032859)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python金融系列第五篇：多元线性回归和残差分析](https://blog.csdn.net/CoderPai/article/details/82982146)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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