打印「STD ERR」從statsmodels OLS值導致

Question

（不好意思問，但http://statsmodels.sourceforge.net/目前下跌了，我不能訪問該文檔）

我使用statsmodels做線性迴歸，基本上是：

import statsmodels.api as sm 
model = sm.OLS(y,x) 
results = model.fit() 

我知道我可以打印出一整套與結果：

print results.summary() 

，其輸出是這樣的：

      OLS Regression Results        
============================================================================== 
Dep. Variable:      y R-squared:      0.952 
Model:       OLS Adj. R-squared:     0.951 
Method:     Least Squares F-statistic:      972.9 
Date:    Mon, 20 Jul 2015 Prob (F-statistic):   5.55e-34 
Time:      15:35:22 Log-Likelihood:    -78.843 
No. Observations:     50 AIC:        159.7 
Df Residuals:      49 BIC:        161.6 
Df Model:       1           
Covariance Type:   nonrobust           
============================================================================== 
       coef std err   t  P>|t|  [95.0% Conf. Int.] 
------------------------------------------------------------------------------ 
x1    1.0250  0.033  31.191  0.000   0.959  1.091 
============================================================================== 
Omnibus:      16.396 Durbin-Watson:     2.166 
Prob(Omnibus):     0.000 Jarque-Bera (JB):    3.480 
Skew:       -0.082 Prob(JB):      0.175 
Kurtosis:      1.718 Cond. No.       1.00 
============================================================================== 

Warnings: 
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. 

我需要一種方法來打印出的coef和std err僅值。

我可以訪問coef有：

print results.params 

但我發現沒有辦法打印出來std err。

我該怎麼做？

Answer 1

應用給出的答案here我用dir()來打印results對象的所有屬性。

之後我搜索的結果包含std err值之一，它竟然是：

print results.bse 

（不知道是什麼b代表在bse，但我猜se代表「標準錯誤「）