改为：model=sm.OLS(X,exceed_array) results=model.fit(method="qr") results.summary()后仍出现报错

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。

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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。

加注释model = sm.OLS(AU_price.loc[:,['SpotClose']], AU_price.loc[:,['FutureClose','open']]) results = model.fit() print(results.summary())

这段代码使用了StatsModels库中的OLS函数来进行线性回归，其中AU_price是一个DataFrame，loc方法用于选择其中的子集。在这里选择了列名为'SpotClose'、'FutureClose'和'open'的三列作为自变量，'SpotClose'作为因变量，建立线性回归模型。调用fit()方法后，将得到回归分析的结果，包括系数、截距、R-squared等统计量，并使用print()函数将结果输出。最后，使用了summary()方法将结果以表格形式展示出来。