statsmodels OLS 的含义 return.params
Meaning of statsmodels OLS return.params
我正在尝试使用 OLS 进行线性回归,Res.params
已返回一个 2x2 数组。
我知道 .params[0][1]
和 .params[1][1]
是回归的 beta 和常量。但是,.params[0][0]
和 .params[1][0]
是什么意思?
我的实现:
import statsmodels.api as sm
X = np.arange(0, 20)
X = sm.add_constant(X)
Y = (X * 3) + 8
Res = sm.OLS(Y, X).fit()
Res.params
array([[ 1.10000000e+01, 8.00000000e+00],
[ 5.37764278e-17, 3.00000000e+00]])
问题:
- 这些值的含义是什么?
- 如何更改我的实现,以便它可以 return 仅包含 beta 和常量的数组?
感谢@user2285236。看来我搞砸了执行顺序。现在有效:)
import statsmodels.api as sm
X = np.arange(0, 20)
Y = (X * 3) + 8
X = sm.add_constant(X)
Res = sm.OLS(Y, X).fit()
Res.params
array([ 8., 3.])
我正在尝试使用 OLS 进行线性回归,Res.params
已返回一个 2x2 数组。
我知道 .params[0][1]
和 .params[1][1]
是回归的 beta 和常量。但是,.params[0][0]
和 .params[1][0]
是什么意思?
我的实现:
import statsmodels.api as sm
X = np.arange(0, 20)
X = sm.add_constant(X)
Y = (X * 3) + 8
Res = sm.OLS(Y, X).fit()
Res.params
array([[ 1.10000000e+01, 8.00000000e+00],
[ 5.37764278e-17, 3.00000000e+00]])
问题:
- 这些值的含义是什么?
- 如何更改我的实现,以便它可以 return 仅包含 beta 和常量的数组?
感谢@user2285236。看来我搞砸了执行顺序。现在有效:)
import statsmodels.api as sm
X = np.arange(0, 20)
Y = (X * 3) + 8
X = sm.add_constant(X)
Res = sm.OLS(Y, X).fit()
Res.params
array([ 8., 3.])