statsmodels统计建模分析库 (1) --线性回归模型

这篇博客介绍了如何利用Python的statsmodels库进行线性回归模型的构建,包括普通最小二乘法(OLS)以及如何处理非线性曲线。内容涵盖了线性回归的基础和应用,还提到了建立预测周围置信区间的技巧。
import statsmodels.api as sm

1、线性回归模型

1.1 普通最小二乘

#构建数据
nsample = 100
x = np.linspace(0, 10, 100)
X = np.column_stack((x, x**2))
beta = np.array([1, 0.1, 10])
e = np.random.normal(size=nsample)
X = sm.add_constant(X)</
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值