多元回归中results.get_prediction怎么用

在多元回归中，`results.get_prediction()`函数用于根据模型预测给定的自变量值的因变量值。它返回一个包含预测值和置信区间的结果对象。

以下是使用`results.get_prediction()`进行预测的示例代码：

import statsmodels.api as sm

# 加载数据
data = sm.datasets.get_rdataset("Guerry", "HistData").data

# 确定自变量和因变量
y = data['Lottery']
X = data[['Literacy', 'Wealth', 'Region']]

# 添加截距项
X = sm.add_constant(X)

# 拟合多元回归模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 预测新的自变量值
new_X = [[1, 70, 20, 1]]

# 预测因变量值和置信区间
pred = model.get_prediction(new_X)
print(pred.summary_frame(alpha=0.05))

在上面的示例中，我们首先加载数据，确定自变量和因变量，然后拟合多元回归模型。接下来，我们创建一个包含新的自变量值的列表`new_X`，并使用`results.get_prediction()`函数来预测因变量值和置信区间。最后，我们使用`summary_frame()`函数将预测结果以表格形式输出。