Df Residuals是什么
时间: 2023-09-17 21:07:43 浏览: 33
在OLS回归模型结果表中,"Df Residuals"一栏通常表示残差的自由度。残差的自由度是指模型中观测值的数量减去估计的系数的数量。因此,"Df Residuals"的值等于样本容量减去回归系数的数量。这个值也可以理解为模型中没有被解释的方差的度量。通常情况下,自由度越高,模型的拟合就越灵活,但是也会增加过拟合的风险。
相关问题
Model: ARIMA BIC: 1157.2040 Dependent Variable: D.US Log-Likelihood: -569.79 Date: 2023-06-09 22:28 Scale: 1.0000 No. Observations: 34 Method: css-mle Df Model: 4 Sample: 06-01-2020 Df Residuals: 30 03-01-2023 Converged: 1.0000 S.D. of innovations: 41881
这是一个 ARIMA 模型的结果摘要,其中 BIC 是贝叶斯信息准则,用于比较不同模型的拟合优度。Dependent Variable 是指模型的因变量,即需要预测的变量。Log-Likelihood 是对数似然函数值,用于评估模型拟合数据的好坏程度。No. Observations 是指用于拟合模型的样本观测值数量。Method 是指用于估计模型参数的方法。Df Model 是模型参数数量,Df Residuals 是残差自由度。Converged 是指模型是否收敛。S.D. of innovations 是创新项(即残差)的标准差,用于评估模型的预测精度。
Dep. Variable: y R-squared: 0.000 Mean Model: Constant Mean Adj. R-squared: 0.000 Vol Model: GARCH Log-Likelihood: 52769.5 Distribution: Normal AIC: -105531. Method: Maximum Likelihood BIC: -105502. No. Observations: 9999 Date: Sun, Jun 04 2023 Df Residuals: 9998 Time: 15:24:01 Df Model: 1 Mean Model
这个summary显示了一个GARCH模型的拟合结果。其中,Dep. Variable表示因变量,即建模的时间序列;R-squared和Adj. R-squared表示模型的拟合优度,这里都是0,说明模型并没有解释时间序列的变化;Vol Model表示波动率模型,这里使用的是GARCH模型;Log-Likelihood表示对数似然函数值,用来评估模型的拟合程度;Distribution表示残差的分布假设,这里是正态分布;AIC和BIC分别表示赤池信息准则和贝叶斯信息准则,用来比较不同模型的拟合优度,值越小说明模型拟合越好;Method表示模型的估计方法,这里是最大似然估计;No. Observations表示样本观测值的数量;Df Residuals表示残差的自由度;Df Model表示模型参数的自由度;Mean Model表示均值模型,这里是常数均值模型。
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