我希望得到一个系数和与之相关的Newey-West标准误差。 我正在寻找Python库（最好是，但任何可行的解决方案都可以）能够执行以下R代码所做的操作: library(sandwich) library(lmtest) a <- matrix(c(1,3,5,7,4,5,6,4...

在Statsmodels中，我可以使用以下方法来拟合我的模型：import statsmodels.api as sm X = np.array([22000, 13400, 47600, 7400, 12000, 32000, 28000, 31000, 69000, 48600]) y ...

我正在尝试使用Numpy来计算最小二乘问题（即简单回归的普通最小二乘法），以找到相应的R²值。但是，在某些情况下，Numpy会返回空列表作为残差。以下是一个过度确定的示例（即方程数大于未知数）, 说明了这个问题: （注：没有常数因子（即拦截器）（即所有1的初始列向量），因此将使用未居中的...

我使用以下内容训练了逻辑回归模型，数据来源是乳腺癌数据集，并且仅使用了一个特征'平均面积'。 from statsmodels.formula.api import logit logistic_model = logit('target ~ mean_area',breast) resul...

我一直在尝试使用Seaborn的lmplot()和Statsmodels的.ols()函数来制作简单线性回归图以及它们相关的p值、R平方等。我注意到，当我指定要用于lmplot的列时，即使该列有多个单词，我也可以指定它。 import seaborn as sns import pandas...

我正在使用Python进行时间序列的处理。我找到了以下几个有用且很有前途的库： pandas; statsmodels (用于ARIMA模型); pandas提供简单的指数平滑。 还有可视化方面的matplotlib。 是否有人知道提供指数平滑的库？

我希望能够使用Pearson系统从给定的均值、方差、偏度和峰度中生成随机数。我可以在MATLAB中使用"pearsrnd"实现这一点，但是scipy、statsmodels或其他软件包是否有类似的功能呢？ 谢谢！

在statsmodels摘要中，当它显示类似于“P>|t|”和“t”的变量相关信息时，它们的含义是什么？ coef std err t P>|t| [95.0% Conf. Int.] Intercept 7.0326 0.458 15.360...

我想评估残差: (y-hat y)。 我知道如何做：df = pd.read_csv('myFile', delim_whitespace = True, header = None) df.columns = ['column1', 'column2'] y, X = ps.dmatric...

在scipy中，没有支持使用数据拟合负二项分布的函数（可能是因为在scipy中的负二项分布只是离散的）。对于正态分布，我只需执行以下操作：from scipy.stats import norm param = norm.fit(samp) 还有其他库中类似的“即用”函数吗？