statsmodels

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私の代わりに機能するには、このコードを変換したい：の結果を返します function(oki,diag,age,ICVcm3,dfwo2)：私はのように見える何かをしたいと思い終わり variables = ['oki'] for var in variables: lm_full = sm.formula.ols(formula='%s ~ diag + age + ICVcm

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matplotlibの：プロット

私はコンポーネントコンポーネントに加えて残留（CCPR）プロットを行うにはmatplotlibのを使用しています（=部分残留プロット）上のドットの非アライメントこのスクリプト： fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) fig = sm.graphics.plot_ccpr(lm_full, 'diag[T.sz]', ax=ax) plt.close

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WindowsError：Canopyを使用してstatsmodelsをインストール中に[エラー5]アクセスが拒否されました

私はPythonの初心者です。私は最近Canopyをインストールし、xlrdパッケージを正常にインストールしました。しかし、パッケージマネージャを使ってstatsmodelとscikit_learnをインストールしようとしました。これは、インストールしようとしたときのエラーログです。ウォーミングアップ ... Fetching: intel_runtime-14.0.6.241-1.egg (4.

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Pythonの統計モデルlogit waldテスト入力

私はいくつかのデータにlogisitic回帰モデルをフィッティングしました。モデル結果の関数であるwald統計量を計算する必要があります。私の問題は、ドキュメントから、waldテストが入力として必要としていることを理解できないことです。具体的には、R行列とは何ですか？モデルを訓練してテストするのに使ったデータをR行列として入力してみましたが、これは正しいとは思いません。ただし、このテストの例は

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Pythonでの時系列解析

トレンドシリーズBがトレンドシリーズAをどれだけ評価するかを判断したいと思います。私はOLSでこれを試しましたが、明らかに残差は自己相関しています。私はCochrane-Orcutt-Procedure（https://onlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/360）で修正しようとしましたが、これは自己相関を改善しませんでした。私は別のrho値を持つP

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statmodels Tukey hsdをPython pandaデータフレームに保存

Tukeyhsdの結果をpandaデータフレームに保存するための結果を保存する方法を探しています。以下を参照してください。 import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.formula.api as smf import statsmodels.stats.multicomp as multi mcDate = multi.Multi

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statsmodels add_constant for OLS interceptこれは実際に何をしていますか？

統計モデルによる線形回帰の見直しOLS fitフィッティングする前に、独立変数のすべてのポイントに定数 '1'を追加するためにadd_constantを使用する必要があります。しかし、この文脈における傍受の私の唯一の理解は、私たちのxが0に等しいときの私たちの行のyの値になるでしょう。この定数は、実際にOLSのフィット感を伝えるものですか？

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空の値を持つstatsmodelsのモザイクプロット

statsmodels.graphics.mosaicplot.mosaic()で空のセルをキャストするモザイクプロットを作成したいとします。セルはそのサイズにかかわらず作成されるため、結果のプロットは醜いものに見えます。 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from statsmodels.graphics.mosaicp

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statsmodels.formula.api

によって認識されていない変数名は、次の例を考えてみましょうとして数： import pandas as pd from pandas import DataFrame import statsmodels.formula.api as smf df = DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [2,3,4]}) df2 = DataFrame({'177sdays':

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statsmodels select_order関数がARモデルのparamsと異なるのはなぜですか？

import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.tsa.api as smt import pandas_datareader.data as web start = '2007-01-01' end = '2015-01-01' get_px = lambda x: web.DataReader(x, 'yahoo