请解释:pvalues<-pnorm(abs(zvalues),lower.tail = FALSE)*2
时间: 2024-03-30 16:36:32 浏览: 17
这段代码的作用是计算给定的z-values对应的双侧p-value。其中,`abs(zvalues)`表示z-values的绝对值,`pnorm`函数计算了这些绝对值对应的标准正态分布的累积分布函数值(即左侧概率),因为我们关心的是双侧p-value,所以需要将这个左侧概率乘以2,得到双侧概率。最终得到的p-values即为给定z-values的双侧p-value。
相关问题
import statsmodels.api as sm X = sm.add_constant(x) model = sm.OLS(y,X) result = model.fit() # 打印 t值和p值 print('系数 (coef.):', result.params) print('t值 (t-value):', result.tvalues) print('p值 (p-value):', result.pvalues) # 打印 F值和p值 print('F值 (F-value):', result.fvalue) print('F值对应的p值 (F-value p-value):', result.f_pvalue)
这段代码使用了 statsmodels 库中的 OLS 方法来进行线性回归,并输出了回归结果中的系数、t 值、p 值、F 值和 F 值对应的 p 值。具体来说,这段代码的主要步骤包括:
1. 使用 sm.add_constant 方法将自变量 x 增加常数项列,构造新的自变量 X。
2. 使用 sm.OLS 方法构造一个普通最小二乘回归模型,并将自变量 X 和因变量 y 作为参数传入。
3. 使用 model.fit() 方法拟合回归模型,并将结果保存在 result 变量中。
4. 使用 result.params 属性获取回归系数,并打印出来。
5. 使用 result.tvalues 属性获取 t 值,并打印出来。
6. 使用 result.pvalues 属性获取 p 值,并打印出来。
7. 使用 result.fvalue 属性获取 F 值,并打印出来。
8. 使用 result.f_pvalue 属性获取 F 值对应的 p 值,并打印出来。
其中,t 值和 p 值是用来检验回归系数是否显著的统计量,F 值和 F 值对应的 p 值是用来检验整个模型是否显著的统计量。这些统计量可以帮助我们评估回归模型的拟合效果和可靠性,从而做出更加准确和合理的预测和决策。
model = sm.OLS(d, x) fitres = model.fit() MFSEadj = fitres.tvalues[0] pvalue_MFSEadj = fitres.pvalues[0]
这段代码使用了Statsmodels库中的OLS函数来进行线性回归分析,其中d是因变量,x是自变量。fit()函数用于拟合模型并返回拟合结果。fitres.tvalues[0]用于计算MFSEadj的t值,fitres.pvalues[0]用于计算MFSEadj的p值。这段代码的目的是计算线性回归模型中MFSEadj的t值和p值。
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