statsmodels

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我會用（Statsmodels）ARIMA，以便從一系列的預測值不同的結果： plt.plot(ind, final_results.predict(start=0 ,end=26)) plt.plot(ind, forecast.values) plt.show() 我認爲我會得到相同的結果從這兩幅圖，而是我得到這個：我想知道，如果問題是否有關預測或預測

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Python：如何根據statsmodel HuberT線性迴歸對時間數據進行加權？

我使用statsmodel，這是我使用生成一個多元線性迴歸代碼： def regression(): Data = pd.read_csv("CSV_file") DependentVariable = Data[["Variable1"]].values.tolist() IndependentVariables = Data[["Variable2","Varia

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爲什麼statsmodels「Df Model」少於模型參數的數量？

我已經看到這個問題出現在我的編碼幾次，現在statsmodels計算的「Df模型」小於該模型擬合的參數的數量。據我所知，無論我適合哪種模型和（我相信）僅在具有不小（>〜20？）數量的參數的情況下才會發生。這可能與參數之間的高度多重共線性有關嗎？由於這個問題似乎與大量的參數（與'真實'的數據）出現，我不確定我可以重新創建一些虛擬數據來展示這個問題。我只是希望有人看到它，並知道它爲什麼會發生。無

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使用statsmodels評估迴歸係數的t檢驗

我有一個包含約100多個功能的數據集。我也有一小組協變量。我建立一個OLS線性模型，使用statsmodels爲y = x + C1 + C2 + C3 + C4 + ... + Cn爲每個協變量，特徵x和因變量y。我試圖對迴歸係數進行假設檢驗，以測試係數是否等於0.我認爲t檢驗是適當的方法，但我不太確定如何去關於在Python中使用statsmodels來實現這一點。我知道，特別是，我想使

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Statsmodels OLS線性迴歸 - 爲什麼我有多個迴歸參數？

我正在執行線性迴歸以擬合y = x + c1 + c2 + c3 + c4 + ... + cn（c1..cn是協變量）。一個奇怪的現象正在發生，一旦我輸出彙總結果，我不知道爲什麼是這樣的話： OLS Regression Results =======================================================================

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[Statsmodels]：如何獲得statsmodel以返回OLS對象的pvalue？

我對編程頗爲陌生，我在python上跳躍以熟悉數據分析和機器學習。我正在關注多重線性迴歸的反向消除教程。下面是代碼現在： # Importing the libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # Importing the dataset dataset = p

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在Python中更改標記樣式/顏色StatsModels Probplot

我想更改由StatsModels製作的PP圖的標記大小（或線寬）。查看here相關文檔和here查看QQ地塊的示例 - 這些相似。圖中的線現在看起來很肥 - 太胖了！參見圖：這是使用下面的代碼生成： fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) ax1 = plt.subplot(111) probplot = smp.ProbPlot(levels.mv15, fit

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努力使用statsmodels製作可用的ARIMA預測圖

我希望從文件（日期和數量列）中讀取數據並將它們繪製到帶有ARIMA預測的圖上。不幸的是，我沒有運用我用過的在線指南，每個指南都讓我面對不同的問題。這是我基本的代碼（這只是繪製數據沒有預測）： from pandas import Series from matplotlib import pyplot from statsmodels.tsa.arima_model import ARIM

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Pyinstaller編譯的文件錯誤

我曾經使用由wxpython創建的GUI來使用statsmodels SARIMAX（）運行統計模型。我把所有五個腳本放在一個文件中，並嘗試使用 pyinstaller --onedir <mainscript.py> 創建編譯的應用程序。的pyinstaller過程完成後，我跑在蒸餾水文件生成的應用程序，但它給了這個錯誤： c:\users\appdata\local\temp\pip-b

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statsmodels中的面板OLS（因爲它在Pandas中不推薦使用）

看起來在最新版本的熊貓中，所有的ols功能都已被棄用（pandas.stats已被刪除，並且沒有PanelOLS或ols函數）。我正在嘗試使用statsmodels運行面板迴歸，但找不到有效的方式來執行此操作？以前我可以用這樣的代碼： panel_ols = ols(y=DataFrame, x=DataFrame, ...,) 這估計使用一個單一的面板迴歸中的所有數據係數。現在有辦法做到