pd.ols(y=port, x=factors).beta

最新推荐文章于 2024-06-07 17:46:14 发布
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本文介绍了一种使用最小二乘回归计算因子暴露的方法，并提供了具体的Python代码示例。该方法通过pandas库实现，但需要注意的是，pandas中的ols模块已被弃用，建议使用如statsmodels等外部包。

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#计算因子暴露的标准方式是最小二乘回归， 可以使用pandas.ols
pd.ols(y=port, x=factors).beta
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2881: FutureWarning: The pandas.stats.ols module is deprecated and will be removed in a future version. We refer to external packages like statsmodels, see some examples here: http://www.statsmodels.org/stable/regression.html
  exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
python如何运用ols_如何用最新版本的Pandas进行OLS回归
weixin_39997400的博客
12-04 1507
虽然通常我建议在滚动的基础上应用statsmodels.ols之类的东西，但是您的数据集很大(258k行上有1000个窗口)，这样会遇到内存错误。因此，您可以使用线性代数方法来计算系数，然后将这些系数应用于解释变量的每个窗口。有关详细信息，请参见A Matrix Formulation of the Multiple Regression Model。在*要查看statsmodels的实现，请参阅...
python如何运用ols_python – 使用Pandas数据框架运行OLS回归
weixin_36463131的博客
03-02 595
我认为你几乎可以做你真正想到的是理想的，使用statsmodels包是熊猫的可选依赖项之一(它用于pandas.stats中的几件事)。>>> import pandas as pd>>> import statsmodels.formula.api as sm>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,5...
pd.stats.ols.MovingOLS以及替代
江州司马
04-15 4054
方法 model=pd.stats.ols.MovingOLS(y=df.y,x=df.x,window_type='rolling',window=1000,intercept=True) 在pandas2.x中去掉了 替换的代码如下： window=1000 a=np.array([np.nan]*len(df)) b=[np.nan]*l...
【Python】一元（多元）线性回归分析之Python语言实现OLS模型
花样出bug小白的错题本
01-15 2971
原标题和地址：一元（多元）线性回归分析之Python语言实现 https://blog.csdn.net/r3ee9y2oefcu40/article/details/82885192 OLS模型可以直接输出p值
理解statsmodels中OLS对应基金alpha、beta、R-squared
漫步量化
08-24 2620
概解statsmodels 《理解patsy & Design Matrices》 To fit most of the models covered by statsmodels, you will need to create two design matrices. The first is a matrix of endogenous variable(s) (i.e. dependent, response, regressand, etc.). 对应Y The second is ..
reg=stats.OLS(Y,X).fit()
06-06
`stats.OLS(Y,X).fit()`是一个用于进行最小二乘线性回归分析的函数，用于计算模型的回归系数、截距、拟合优度、标准误差等指标。 在Python中，通常使用`statsmodels`库进行回归分析。在使用`statsmodels`库时，可以...
如何理解statsmodels.ols的输出结果？ols计算的线性回归结果以及手动计算的结果的对比
Kurumi0729的博客
01-15 3031
手动计算 def linegress(l_1,l_2): #求两列数据的线性回归参数 import numpy as np from numpy.linalg import solve sumx = np.sum(l_1) #x列的和 sumy = np.sum(l_2) #y列的和 n = len(l_1) #数据的个数 sumxy = np.sum(np.array(l_1)*np.array(l_2)) #xy两列的乘积的和 sumx2 = np.sum(np
是否有这种用法：smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category']
06-13
model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df, groups=df['category']) ``` 其中，`groups`参数需要传入一个分组变量，可以是一个数组、Series或DataFrame，用于对数据进行分组。在这种情况下，模型将会对每个分组...
【教男朋友用python做计量】01.OLS线性回归分析
qq_42455430的博客
03-22 9246
用statsmodels进行OLS回归。
Python 普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇Python 普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python的最小二乘法(OLS)函数
最新发布
changzi990的博客
06-07 1150
pandas提供了一些很方便的功能，比如最小二乘法(OLS)，可以用来计算回归方程式的各个参数。
双变量OLS回归模型（Python3）
暳暳小星的博客
05-18 1万+
模型为Y=B1+B2X+uY—平均小时工资X—读书年数import statsmodels.api as sm Y=[4.4567,5.77,5.9787,7.3317,7.3182,6.5844,7.8182,7.8351,11.0223,10.6738,10.8361,13.615,13.531] X=[6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18] X1=sm...
Python OLS模型
henbile的博客
04-02 1万+
OLS模型#OLS ordinary least square model import numpy as np import statsmodels.api as sm #.api不能省 x = np.arange(-10, 10) #假设y与x之间关系如下 y = 2*x + np.random.normal(size=len(x)) #python包中的ols模型默认没有常数项，如果要加，需...
Pandas数据分析16——pandas生成虚拟变量，因子化，列表爆炸等操作
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08-06 1757
pandas生成虚拟变量，因子化，列表爆炸，矩阵转置等操作
线性回归
qq_43613793的博客
09-24 516
导入所需的包以及创建数据: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score import statsmodels.api as sm import statsmodels.graphics.api as smg from sklearn.pre
计量笔记(一) | OLS估计量推导
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03-19 1万+
一、基准方程推导 总体回归模型 yi=β1+β2x2i+β3x3i+⋯+βkxki+εi y_i= \beta_1+\beta_2x_{2i}+\beta_3x_{3i}+\cdots+\beta_kx_{ki}+\varepsilon_i yi​=β1​+β2​x2i​+β3​x3i​+⋯+βk​xki​+εi​ 样本回归模型 yi=β^1+β^2x2i+β^3x3i+⋯+β^kxki+ei y_i= \hat\beta_1+\hat\beta_2x_{2i}+\hat\beta_3x_{3i}+\cdo
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01-31 7万+
多元函数拟合。如 电视机和收音机价格多销售额的影响，此时自变量有两个。 python 解法： import numpy as np import pandas as pd #import statsmodels.api as sm #方法一 import statsmodels.formula.api as smf #方法二 import matplotlib.pyplot as plt
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公众号：瑞行AI
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statsmodels库官方文档http://www.statsmodels.org/stable/，里面包含很多统计模型和相应计算结果；比较有意思的Linear Regression Models例子http://www.statsmodels.org/stable/examples/index.html#regression下面主要陈述回归常用的分析中OLS:Ordinary Least Squ
python ols做线性回归模型
with_still_water的博客
10-16 7192
线性回归: y = β₁x + β₂; python求解系数β₁, β₂; 以及用P值判断该模型是否可靠, ols(‘因变量1 ~ 自变量2’,data = ‘变量数据来源’).fit(); fit()表示拟合 import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib os.chdir(r...
model = sm.OLS(y, X)
06-03
在这个语法中，我们将 y 和 X 作为参数传递给 OLS() 函数，然后将返回的结果赋值给 model 变量。这个 model 变量是一个 OLS 类型的对象，包含了一个普通最小二乘线性回归模型的所有信息，例如模型的自变量和因变量、...
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