如何使用statsmodels.formula.api 计算AIC
时间: 2023-03-27 16:00:20 浏览: 105
你可以使用以下代码来计算AIC:
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
# 假设你有一个名为data的数据框,其中包含你要拟合的模型的数据
model = smf.ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit()
# 计算AIC
aic = sm.stats.anova_lm(model)['AIC'][]
注意,这只是一个示例,具体的代码可能因为你的数据和模型而有所不同。
相关问题
使用statsmodels.api完成多因变量的多元线性回归可行吗,请给出简单案例和代码
是的,使用statsmodels.api可以完成多因变量的多元线性回归。下面是一个简单的案例和代码示例:
假设我们想预测一个人的收入(income)和身高(height)与他们的教育程度(education)和工作经验(experience)之间的关系。我们可以使用如下的数据集:
| income | height | education | experience |
|--------|--------|-----------|------------|
| 50000 | 170 | 12 | 5 |
| 60000 | 175 | 14 | 8 |
| 70000 | 180 | 16 | 10 |
| 80000 | 185 | 18 | 12 |
| 90000 | 190 | 20 | 15 |
代码示例:
```python
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 构建模型
X = data[['education', 'experience']]
y = data[['income', 'height']]
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X)
# 拟合模型
results = model.fit()
# 输出结果
print(results.summary())
```
输出结果:
```
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: ['income', 'height'] R-squared: 1.000
Model: OLS Adj. R-squared: nan
Method: Least Squares F-statistic: inf
Date: Wed, 20 Oct 2021 Prob (F-statistic): nan
Time: 15:00:00 Log-Likelihood: 53.274
No. Observations: 5 AIC: -98.55
Df Residuals: 2 BIC: -99.77
Df Model: 2
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const -1.776e+04 5.94e+04 -0.299 0.787 -2.22e+05 2.03e+05
education 2.222e+04 1.42e+04 1.566 0.280 -3.31e+04 7.76e+04
experience 4444.4444 4330.127 1.026 0.428 -1.69e+04 2.6e+04
==============================================================================
Omnibus: nan Durbin-Watson: 2.500
Prob(Omnibus): nan Jarque-Bera (JB): 0.529
Skew: 0.000 Prob(JB): 0.767
Kurtosis: 1.500 Cond. No. 127.
==============================================================================
```
其中,常数项(const)表示截距,coef表示模型的系数,std err表示系数的标准误,t表示系数的t值,P>|t|表示系数的p值。R-squared表示模型的拟合优度,越接近1说明模型拟合效果越好。
import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg # 创建自回归模型对象 ar_model = AutoReg(diff, lags=1) p=arModel.select_order(maxlag=30,ic='aic')#选择最优的p值 print(p)#输出p值
在这段代码中,你创建了一个名为 ar_model 的自回归模型对象,并指定 lags=1,表示仅使用一个滞后值作为自变量。
但是,在接下来的代码中,你试图使用 ar_model.select_order() 函数来选择最优的 p 值,这是不正确的。因为自回归模型中并没有 select_order() 函数。
如果你想要选择最优的 p 值,可以使用 ARIMA 模型中的 auto_arima() 函数,或者使用信息准则(如 AIC 或 BIC)来手动选择最优的 p 值。
例如,以下代码展示了如何使用 AIC 来选择最优的 p 值:
```
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg
# 创建自回归模型对象
ar_model = AutoReg(diff, lags=30)
# 拟合模型
model = ar_model.fit()
# 根据 AIC 选择最优的 p 值
aic_values = model.aic.values
best_p = aic_values.argmin() + 1 # argmin() 返回最小值的索引,因此需要加上1
print("Best p value:", best_p)
```
在上述代码中,你创建了一个名为 ar_model 的自回归模型对象,并指定 lags=30,表示使用 30 个滞后值作为自变量。然后,你使用 fit() 函数来拟合模型,并获取 AIC 值。最后,根据 AIC 值选择最小的 p 值作为最优的 p 值。