特定のベクトルxについての予測結果統計モデル線形回帰を使用

Question

大量のデータに対してOLSを使用してモデルを構築しました。

results = smf.ols(formula='ind ~ Age + C(County) + C(Class)', data=df).fit() 

私は入力ベクトルXにユーザーを可能にするメソッドを実装したいと、それは回帰に基づくyを返さなければならないと思います。私は統計モデルの "予測"と "予測"の機能を調べましたが、それは私が探していたものではないようでした。

だから例えば、私は何をしたいのは、次のとおりです。

## Although the following is wrong, It shows what I'm trying to do: 
def forecast_y(X): 
     return results.forecast(X) 


## example: 
print forecast_y([1, 3, 4]) 
# the model should return 
4.53 

Answer 1

私は右、あなたがなぜドンであるyのインサンプル予測を、望んでいないことを取得していた場合predictメソッドを使用する必要はありません。代わりに、任意のx値をプラグインし、予測された係数に基づいてyの値を取得できますか？

それはあなたの例から続けて、ケースの場合：

params = results.params #vector of your coefficients 
arbitrary_x = np.array([.5, .5, .5...]) #whatever x values you want to test, with the constant first 

assert(len(params) == len(arbitrary_x)) 

arbitrary_y = (params * arbitrary_x).sum() 

私は読者に、このの意味を理解残しておきますが、注意して使用します。