jupyter notebook计量经济中各种检验代码和数据描述代码

以下是一些计量经济学中常用的检验和数据描述代码：

1. 线性回归模型

import statsmodels.api as sm

# 拟合线性回归模型
X = sm.add_constant(X) # 添加截距项
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 输出回归结果
print(results.summary())

2. 非参数回归模型

from statsmodels.nonparametric.kernel_regression import KernelReg

# 拟合非参数回归模型
kr = KernelReg(endog=y, exog=X, var_type='c')
y_pred, _ = kr.fit(X)

# 输出回归结果
print("R-squared:", kr.r_squared(X))
print("Bandwidth:", kr.bw)

3. 方差分析

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 拟合方差分析模型
model = ols('y ~ C(group)', data=df).fit()
anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2)

# 输出方差分析表
print(anova_table)

4. 卡方检验

from scipy.stats import chi2_contingency

# 计算卡方检验统计量和 P 值
contingency_table = pd.crosstab(df['variable1'], df['variable2'])
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(contingency_table)

# 输出结果
print("Chi-square value:", chi2)
print("P-value:", p)

5. 描述性统计

# 计算均值、中位数、标准差、最小值和最大值
mean = df['column'].mean()
median = df['column'].median()
std = df['column'].std()
min_value = df['column'].min()
max_value = df['column'].max()

# 输出结果
print("Mean:", mean)
print("Median:", median)
print("Standard deviation:", std)
print("Minimum value:", min_value)
print("Maximum value:", max_value)

以上是一些常用的计量经济学检验和数据描述代码，希望对你有所帮助。