model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category'])返回每个分组的结果如何使用
时间: 2024-01-28 07:03:27 浏览: 145
`smf.ols`函数返回的`model`对象是一个`RegressionResults`类的实例,可以使用`get_groups()`方法获取每个分组的索引,使用`get_group()`方法获取每个分组的数据。例如:
```python
model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category']).fit()
# 获取所有分组的索引
group_indices = model.get_groups()
# 循环遍历每个分组
for group in group_indices:
# 获取当前分组的数据
group_data = model.get_group(group)
# 对当前分组进行回归分析,获取回归结果
group_result = model.get_group(group).params
# 打印当前分组的回归结果
print(f'Group {group}: {group_result}')
```
在上述代码中,`get_groups()`方法返回一个以分组变量的唯一值作为索引、分组所包含的样本索引作为元素的字典,可以通过循环遍历这个字典来依次获取每个分组的数据和回归结果。`get_group()`方法接受一个分组的索引作为输入,返回该分组的数据。`params`属性返回该分组的回归结果,包含截距项和各个自变量的系数。
相关问题
data = pd.read_csv('carvana.csv') formula = 'Price + Miles + Year' model = smf.ols(formula=formula, data=data).fit()
这段代码使用了Python中的pandas和statsmodels库,其中pd.read_csv()函数用于读取名为'carvana.csv'的CSV文件并将其转换为DataFrame类型的数据,而smf.ols()函数则用于拟合一个多元线性回归模型。具体来说,该模型包含3个自变量:Miles(里程数)、Year(生产年份)和Price(价格),这些自变量称为模型的“特征”。fit()方法用于拟合模型并返回拟合结果,该结果包含了模型的系数、截距、残差等信息。
是否有这种用法:smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category']
是的,`smf.ols`函数可以使用`groups`参数来进行分组回归分析,其用法如下:
```python
model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category'])
```
其中,`groups`参数需要传入一个分组变量,可以是一个数组、Series或DataFrame,用于对数据进行分组。在这种情况下,模型将会对每个分组进行回归分析,并返回每个分组的结果。需要注意的是,分组变量必须是离散的,而且每个分组中的样本量应该大于等于2,否则可能会出现分母为0的情况,导致回归结果无法计算。
在分组回归分析中,`groups`参数还可以使用其他类型的分组变量,例如:
- 分类变量:`groups=df['category']`
- 时间变量:`groups=pd.Grouper(key='date', freq='M')`
- 多个分组变量:`groups=[df['category'], pd.Grouper(key='date', freq='M')]`
其中,`pd.Grouper`是Pandas库中用于时间分组的函数,可以根据指定的时间间隔(如月、季度、年等)对数据进行分组。
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