python最小二乘法回归结果常用参数提取

最新推荐文章于 2024-04-13 01:00:00 发布
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分类专栏： 模型参数 文章标签： python 最小二乘法 回归
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rubyw/article/details/135674344
本文介绍了如何使用Python中的统计模型如线性回归，从模型对象中提取回归系数、标准差、p值、t值、置信区间、预测值、残差、R方、调整R方、AIC、BIC、F-statistic和F-statistic的p值等关键统计信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

# 提取回归系数
model.params

# 提取回归系数标准差
model.bse

# 提取回归系数p值
model.pvalues

# 提取回归系数t值
model.tvalues

# 提取回归系数置信区间 默认5%，括号中可填具体数字 比如0.05, 0.1
model.conf_int()

# 提取模型预测值
model
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python偏最小二乘法回归分析_Python 实现最小二乘法拟合直线
weixin_39522486的博客
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线性回归线性回归是回归分析中最常见的一种建模方式。当因变量是连续的，自变量是连续的或者离散的，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。用方程 y = mx + c，其中 y为结果，x为特征，m为系数，c为误差 在数学中m为梯度c为截距。最小二乘法最小二乘法用于求目标函数的最优值，它通过最小化误差的平方和寻找匹配项所以又称为：最小平方法；这里将用最小二乘法用于求得线性回归...
python最小二乘法拟合直线_Python 实现最小二乘法拟合直线
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完全解读：用最小二乘法求模型参数
我是一只小嵩鼠
07-25 1万+
LM方法综合了梯度下降和Gauss-Newton二者的优势，引入了阻尼因子
python statsmodel 回归结果提取（回归系数、t值、pvalue、R方）【转载】
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12-12 3619
OLS Summery
statsmodel回归结果的提取
weixin_44222183的博客
05-15 2730
x = np.array(2 * np.random.randn(20, 4) + 3) y = np.array([[1] * 10 + [0] * 5 + [2] * 5]).T #x和y需要都是np import statsmodels.api as sm # 模型训练 model = sm.OLS(endog=y, exog=sm.add_constant(x)).fit() # 查看模型结果 model = model.summary() 提取元素-回归系数类 提取回归系数 model.para
python统计分析——线性回归模型的结果
maizeman126的博客
04-13 3176
理想情况下，类似的模型应该是类似的，即具有近似相等的系数。线性回归的系数/权重包含在result.params中，并作为pandas的Series对象返回，因为我们使用的是pandas数据框作为输入。无效假设是：分布是正态的，即偏度和超值峰度都是0，或着说偏度是0且峰度为3。一旦我们得到了t统计量，根据我们使用这些代码得到的误差的正态性假设，我们可以计算观察到一个统计量至少和我们已经观察到的同样极端的概率。其中，β_i是估计的系数之一，z是一个t统计量需要获得小于α置信水平的概率的临界值，SE时标准误。
Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)
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01-18 1万+
多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)
python偏最小二乘法回归分析_【数学建模】偏最小二乘回归分析（PLSR）
weixin_39548490的博客
12-04 3423
PLSR的基本原理与推导，我在这篇博客中有讲过。0.偏最小二乘回归集成了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的优点，在建模中是一个更好的选择，并且MATLAB提供了完整的实现，应用时主要的问题是：注意检验，各种检验参数：有关回归的检验以及有关多元分析的检验系数众多，容易混淆要清楚原理才能写好论文注意matlab函数plsregress的众多返回值例如累计贡献度，建模时最好列出表格1.问题：自变量...
偏最小二乘回归方法 python代码
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下面我们将深入探讨如何使用Python实现偏最小二乘回归以及相关的数据格式。 首先，我们需要导入必要的库。`numpy`用于数值计算，`pandas`用于数据处理，而`sklearn`中的`pls_regression`模块则提供了PLSR的实现： ...
手把手教你用Python进行回归（附代码、学习资料）
数据派THU
04-12 3万+
作者： GURCHETAN SINGH 翻译：张逸校对：丁楠雅本文共5800字，建议阅读8分钟。本文从线性回归、多项式回归出发，带你用Python实现样条回归。我刚开始学习数据科学时，第一个接触到的算法就是线性回归。在把这个方法算法应用在到各种各样的数据集的过程中，我总结出了一些它的优点和不足。首先，线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系，但实际情况却很少是这样。为了改进这个问题模型，我尝试了
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不可否认的是python的统计功能若于R和SAS，但对于常见的统计分析，python亦可以实现。本文介绍Python中的ggplot2绘图库：plotnine，使用python完成常见的统计描述、分布差异检验、相关分析和回归分析方法。# plotnine：python中的ggplot2 使用 plotnine 库自带的 mtcars 汽车数据集选取 mtcars 的子集 df，共 32 个记录，6...
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在前面的博客已经介绍过多元回归模型，现在这里粗略介绍如下 python 实现案例 1、选取数据 执行代码 #!usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib ...
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提取statsmodel里模型结果的各个元素 以OLS结果为例 相关函数官网链接：https://www.statsmodels.org/stable/search.html?q=OLSResults 部分较常用的结果数值提取具体操作示例如下 import statsmodels.api as sm # 模型训练 model = sm.OLS(y, x).fit() # 查看模型结果 model ...
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