改为:model=sm.OLS(X,exceed_array) results=model.fit(method="qr") results.summary()后仍出现报错
时间: 2024-03-03 21:50:31 浏览: 23
如果将代码改为 `model=sm.OLS(X,exceed_array)`,则依然会出现以下错误信息:
```
ValueError: endog must be 1-dimensiona
```
这是因为在 `OLS` 方法中,第一个参数应该是因变量 `Y`,而第二个参数应该是自变量 `X`,因此应该将代码改为:
```
model = sm.OLS(exceed_array, X)
results = model.fit(method='qr')
```
然后再执行 `results.summary()` 即可查看多元线性回归结果。
相关问题
如果加上这段model=sm.OLS(exceed_array,X),这段代码会出现什么问题,怎么解决
如果加上这段代码model=sm.OLS(exceed_array,X),会出现以下错误信息:
```
ValueError: shapes (n,1) and (n,m) not aligned: 1 (dim 1) != n (dim 0)
```
这是因为在使用OLS方法时,第一个参数应该是因变量Y,而第二个参数应该是自变量X,而在这段代码中,exceed_array是因变量,而X是自变量,因此应该将这两个参数的位置互换,即将代码改为:
```
model = sm.OLS(X, exceed_array)
```
这样就可以正确地执行多元线性回归分析了。
model = sm.OLS(y_data, x_data)是什么意思
`sm.OLS(y_data, x_data)` 是用于创建一个普通最小二乘回归模型的方法,其中:
- `y_data` 是因变量的数据,是一个一维的数组或者 Series,长度必须与自变量的数据相等。
- `x_data` 是自变量的数据,可以是一个二维的数组或者 DataFrame,其中每一列代表一个自变量,每一行代表一个样本,行数必须与因变量的数据相等。
例如,如果你有一个包含两个自变量 `x1` 和 `x2`,以及一个因变量 `y` 的数据集 `data`,你可以这样调用 `sm.OLS()` 方法:
```python
import statsmodels.api as sm
# 创建自变量和因变量的数据
x_data = data[['x1', 'x2']]
y_data = data['y']
# 创建最小二乘回归模型
model = sm.OLS(y_data, x_data)
```
这样就创建了一个最小二乘回归模型,然后可以使用 `model` 对象进行拟合、预测、系数检验等操作。