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2024年3月8日发(作者：不四舍五入取整公式)

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2017/10/27 257 statsmodels库官方文档statsmodels/stable/，里面包含很多统计模型和相应计算结果；一些Linear Regression Models例子statsmodels/stable/examples/#regression

  下面主要陈述常用的回归分析中的OLS:Ordinary Least Squares。 给定 组样本数据 (yi,x(i)1,x(i)2,⋯,x(i)n)，i=1,2,⋯,k ， 用 维一次多项式回归模型

  以增广形式表出是为了和模块编写源码对应，OLS里的多项式回归模型是没有常数项的，因此这里将常数项看作基为

是用样本数据拟合出最小二乘最小的系数组合，即求 。

  对上述 组样本数据进行最小二乘拟合，即最小化

 

  的参数有endog, exog, missing, hasconst等 ，现在只考虑前两个。 第一个输入 endog 是回归模型中的因变量 y(x) , 输入是一个

的维度上的系数，OLS就(y1,y2,⋯,yk)T 。第二个输入 exog 是自变量，即 个样本点构成的 k×(n+1) 维数组

  ，因此为了使用OLS模型函数，需要在数组左侧加上一列 1，就需要使用statmodels库的add_constant()函数，该函数的参数就是因变量数组(上述 )，也就是数据分析中用到的具有物理含义的list、、ame；该函数的输出就如上述形式的

  import pandas as pd # 读取数据到DataFrameimport urllib # 获取网络数据import

shutil # 文件操作import zipfile #

bike_data’)except:

压缩解压import os#

(‘rm -rf

建立临时目录try:

bike_data; mkdir (‘mkdir

bike_data’)data_source = ‘/ml/machine-learning-databases/00275/’ # 网络数据地址zipname = ‘bike_data/’ #

拼接文件和路径rieve(data_source, zipname) # 获得数据zip_ref =

e(zipname,

#zip_tall(temp_dir)

‘r’) # 创建一个ZipFile对象处理压缩文件# 解压


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