# step3: 将loghat_u回归到自变量上 y2=loghat_u model2 = sm.OLS(y2, X) results2 = model2.fit() hat_g=results2.fittedvalues hat_h=np.exp(hat_g)
时间: 2024-03-30 16:39:39 浏览: 22
在step3中,我们将对数化后的残差loghat_u回归到自变量上,得到回归系数。然后用回归系数对自变量进行预测,得到预测值。具体过程如下:
- 将对数化后的残差loghat_u作为因变量,自变量为X,使用OLS函数进行线性回归,得到回归系数。这里的y2即为loghat_u。
- 将回归系数与自变量X相乘,得到预测值hat_g。
- 对预测值取指数,得到hat_h,即为对数化后的残差的预测值。
需要注意的是,这种转换方法并不一定适用于所有的数据,需要根据具体情况进行判断。
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# step2:按照white检验的模型,将残差回归到f(x)或者hat{y}上 X_u=np.column_stack((hat_y,hat_y2)) X_u= sm.add_constant(X_u) results1 = sm.OLS(hat_u2, X_u).fit() results1.summary() # step3: 根据系数显著性给出结论(t test or F test)
在step2中,我们按照White检验的模型将残差的平方(hat_u2)回归到拟合值(hat_y)和拟合值的平方(hat_y2)上。这样做的目的是检验回归模型的异方差性,即方差是否随着预测变量的变化而变化。
在step3中,我们需要根据回归结果进行系数显著性检验。针对不同的回归模型,我们可以采用不同的方法进行检验,例如t检验或F检验。根据检验结果,我们可以得出结论,判断拟合度是否合理,以及模型是否存在异方差性等问题。
model=sm.OLS(JHCL,sm.add_constant(GHCL)) results =model.fit()
这是一个使用statsmodels库进行线性回归分析的代码。其中:
- `sm.OLS()`函数用于指定线性回归模型,括号中第一个参数`JHCL`是因变量(被解释变量),第二个参数`sm.add_constant(GHCL)`是自变量(解释变量)。这里使用`sm.add_constant()`函数将自变量`GHCL`加上常数项(截距)。
- `model.fit()`函数用于拟合线性回归模型并返回一个结果对象。拟合过程中使用的是最小二乘法(OLS)。
如果您想要获取更多关于statsmodels库的信息,可以访问它的官方文档:https://www.statsmodels.org/stable/index.html。