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python - 了解 statsmodels 线性回归

问题描述

我正在尝试拟合在statsmodels库中实现的线性回归模型。

我对方法有疑问fit()。假设我有大小为 15 的数据样本，我将其分解为 3 个部分并拟合模型。是否调用 eachfit()将正确拟合模型或将覆盖以前的值。

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# First call
X = [377, 295, 457, 495, 9] # independent variable
y = [23, 79, 16, 41, 40]    # dependent variable
X = sm.add_constant(X)
ols = sm.OLS(y,X).fit()
#print(ols.summary())

# Second call
X = [243, 493, 106, 227, 334]
y = [3, 5, 1, 62, 92]
X = sm.add_constant(X)
ols = sm.OLS(y,X).fit()
#print(ols.summary())

# Third call
X = [412, 332, 429, 96, 336] 
y = [30, 1, 99, 4, 33]
X = sm.add_constant(X)
ols = sm.OLS(y,X).fit()
#print(ols.summary())

scores = [9, 219, 200, 134, 499]
scores = sm.add_constant(scores)
print(ols.predict(scores))

标签： pythonlinear-regressionstatsmodels

解决方案

每次调用sm.OLS(y,X)都会创建一个新的模型实例，每次调用.fit()都会创建一个引用底层模型的新结果实例。实例彼此独立，即除了可能的基础数据之外，它们不共享任何属性。

但是，在您的示例中，您ols为每个回归结果分配了相同的名称，因此该名称ols仅指最后一个实例。

更多细节：

如果不需要复制，则创建类似的模型sm.OLS(y,X)不会复制数据 y 和 X。具体来说，如果 y 和 X 是 numpy ndarray，则不需要复制。（从技术上讲，转换和复制行为取决于 np.asarray(y) 和 np.asarray(X)）

对方法的重复调用fit每次都会创建一个新的结果实例，但它们持有对同一模型实例的引用。例如，我们可以使用不同的 cov_type 选项调用 fit，这将使用不同的假设创建参数估计的协方差。

model = sm.OLS(y,X)
ols_nonrobust = model.fit()
ols_hc = model.fit(cov_type="HC3")

在大多数模型中，拟合中的所有相关信息都附加到结果实例中。在上述情况下，我们可以同时查看两个结果实例，例如比较参数标准误差

ols_nonrobust.bse
ols_hc.bse

statsmodels 在 RLM 和一些时间序列模型中仍有一些案例，其中一些拟合选项可能会改变基础模型。在这种情况下，只有 fit 创建的最后一个结果实例才会具有正确的模型属性。如果我们适合只需要最后一个实例的循环，那么这些情况很好，但如果同时使用多个结果实例并且它们引用相同的底层模型实例，则可能会显示不正确的结果。 http://www.statsmodels.org/devel/pitfalls.html#repeated-calls-to-fit-with-different-parameters

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