statsmodels

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我会用（Statsmodels）ARIMA，以便从一系列的预测值不同的结果： plt.plot(ind, final_results.predict(start=0 ,end=26)) plt.plot(ind, forecast.values) plt.show() 我认为我会得到相同的结果从这两幅图，而是我得到这个：我想知道，如果问题是否有关预测或预测

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Python：如何根据statsmodel HuberT线性回归对时间数据进行加权？

我使用statsmodel，这是我使用生成一个多元线性回归代码： def regression(): Data = pd.read_csv("CSV_file") DependentVariable = Data[["Variable1"]].values.tolist() IndependentVariables = Data[["Variable2","Varia

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为什么statsmodels“Df Model”少于模型参数的数量？

我已经看到这个问题出现在我的编码几次，现在statsmodels计算的“Df模型”小于该模型拟合的参数的数量。据我所知，无论我适合哪种模型和（我相信）仅在具有不小（>〜20？）数量的参数的情况下才会发生。这可能与参数之间的高度多重共线性有关吗？由于这个问题似乎与大量的参数（与'真实'的数据）出现，我不确定我可以重新创建一些虚拟数据来展示这个问题。我只是希望有人看到它，并知道它为什么会发生。无

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使用statsmodels评估回归系数的t检验

我有一个包含约100多个功能的数据集。我也有一小组协变量。我建立一个OLS线性模型，使用statsmodels为y = x + C1 + C2 + C3 + C4 + ... + Cn为每个协变量，特征x和因变量y。我试图对回归系数进行假设检验，以测试系数是否等于0.我认为t检验是适当的方法，但我不太确定如何去关于在Python中使用statsmodels来实现这一点。我知道，特别是，我想使

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Statsmodels OLS线性回归 - 为什么我有多个回归参数？

我正在执行线性回归以拟合y = x + c1 + c2 + c3 + c4 + ... + cn（c1..cn是协变量）。一个奇怪的现象正在发生，一旦我输出汇总结果，我不知道为什么是这样的话： OLS Regression Results =======================================================================

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[Statsmodels]：如何获得statsmodel以返回OLS对象的pvalue？

我对编程颇为陌生，我在python上跳跃以熟悉数据分析和机器学习。我正在关注多重线性回归的反向消除教程。下面是代码现在： # 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中更改标记样式/颜色StatsModels Probplot

我想更改由StatsModels制作的PP图的标记大小（或线宽）。查看here相关文档和here查看QQ地块的示例 - 这些相似。图中的线现在看起来很肥 - 太胖了！参见图：这是使用下面的代码生成： 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制作可用的ARIMA预测图

我希望从文件（日期和数量列）中读取数据并将它们绘制到带有ARIMA预测的图上。不幸的是，我没有运用我用过的在线指南，每个指南都让我面对不同的问题。这是我基本的代码（这只是绘制数据没有预测）： from pandas import Series from matplotlib import pyplot from statsmodels.tsa.arima_model import ARIM

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Pyinstaller编译的文件错误

我曾经使用由wxpython创建的GUI来使用statsmodels SARIMAX（）运行统计模型。我把所有五个脚本放在一个文件中，并尝试使用 pyinstaller --onedir <mainscript.py> 创建编译的应用程序。的pyinstaller过程完成后，我跑在蒸馏水文件生成的应用程序，但它给了这个错误： c:\users\appdata\local\temp\pip-b

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statsmodels中的面板OLS（因为它在Pandas中不推荐使用）

看起来在最新版本的熊猫中，所有的ols功能都已被弃用（pandas.stats已被删除，并且没有PanelOLS或ols函数）。我正在尝试使用statsmodels运行面板回归，但找不到有效的方式来执行此操作？以前我可以用这样的代码： panel_ols = ols(y=DataFrame, x=DataFrame, ...,) 这估计使用一个单一的面板回归中的所有数据系数。现在有办法做到