理解statsmodels grangercausalitytests的输出结果
我对Granger因果关系不太了解，希望能得到关于理解/解释Python statsmodels结果的建议。我构建了两个数据集（带噪声的正弦函数移位）。 我将它们放入一个“数据”矩阵中，其中信号1作为第一列，信号2作为第二列。然后我使用以下方式运行测试：granger_test_result ...
分解趋势、季节和残差时间序列元素
我有一个包含几个时间序列的DataFrame： divida movav12 var varmovav12 Date 2004-01 0 NaN...
Statsmodels ARIMA - 使用predict()和forecast()得到不同的结果
我使用statsmodels包中的ARIMA来预测时间序列中的值： plt.plot(ind, final_results.predict(start=0 ,end=26)) plt.plot(ind, forecast.values) plt.show() 我以为这两种方法会得到相同的...
Python statsmodels OLS与R的lm的区别
我不确定为什么我使用panda的实验性rpy接口在R中进行回归，或者我在Python中使用statsmodels时，对于简单的OLS会得到略微不同的结果。 import pandas from rpy2.robjects import r from functools import par...
statsmodels和R中的泊松回归
假设有以下随机生成的数据： 2列， 50行， 整数范围在0-100之间。 使用R软件，可以如下进行泊松广义线性模型和诊断绘图：> col=2 > row=50 > range=0:100 > df <- data.frame(replicate(col,s...
用statsmodels进行Holt-Winters时间序列预测
我尝试使用霍尔特-温特斯模型进行预测，但我得到的预测结果与我的期望不一致。我还展示了绘图可视化。Train = Airline[:130] Test = Airline[129:] from statsmodels.tsa.holtwinters import Holt y_hat_avg...
Python中的logit回归和奇异矩阵错误
我正在尝试对德国信贷数据（www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/german.credit.html）运行逻辑回归。为了测试这段代码，我只使用了数值变量，并尝试用以下代码将其与结果进行回归。import pandas as pd import statsmod...
警告：未提供频率信息，因此将使用推断的频率MS
我尝试使用sm.tsa.statespace.SARIMAX进行自回归拟合。但是我遇到了一个警告，然后我想为这个模型设置频率信息。 曾经遇到过这种情况的人，你能帮助我吗？fit1 = sm.tsa.statespace.SARIMAX(train.Demand, order=(1, 0, 0)...
使用“statsmodels”指定要作为基础的类别
我知道当我在模型中使用一个类别变量并将其传递给statsmodels的fit函数时，会自动生成针对类别的虚拟变量。例如，如果我有一个变量'Location'，它的值为'IndianOcean'，'Thailand'，'China'和'Mars'，那么我的模型中将会生成形式如下的变量： Loc...
使用虚拟/分类变量的线性回归
我有一组数据。我已经使用pandas将它们分别转换为虚拟变量和分类变量。现在，我想知道如何在Python中运行多元线性回归（我正在使用statsmodels）。是否有一些考虑因素或者我必须在代码中指出这些变量是虚拟/分类变量？或者，变量的转换已足够，我只需要运行回归模型model = sm.O...