我正在做一个练习,用Python在Fresco Play中进行统计数据的泊松回归。问题陈述类似于:从MASS包中加载R数据集保险。捕获作为pandas数据帧的数据。建立一个具有自变量持有者的对数和因变量索赔的泊松回归模型。用数据拟合模型,并求出残差的总和。
我坚持使用最后一行,即残差和
我使用了np.sum(model.resid)。但答案不被接受
以下是我的代码
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
INS_data = sm.datasets.get_rd
我有以下数据集:
0 6
25 27
91 25
160 21
190 32
335 28
如何在表格y=ax + 6中绘制线性回归图,使直线包含点(0,6)?我尝试了以下代码:
f(x) = a*x +6
fit f(x) "data.txt" u 1:2 via a
plot "data.txt" u 1:2 w p pt 7, f(x) w l
上点的距离之和大于下点的距离(实际上,我们只看到一个下限:(335,28) )。如何拟合f(x),使距离之和相等?
我正在使用functions form package broom。但是结果跨越了多个页面。例如,使用mtcars数据,我用以下参数拟合了线性模型
model1 <- lm(mpg~. , data=mtcars) # mpg regressed on all other variables of dataset.
我希望看到回归结果(如R平方、AIC等)。使用broom::glance函数,但显示回归结果的表格比页面宽度宽。有没有办法让剩余的列可以显示在下一行中?我也尝试过knitr::kable,但也不起作用。
我想用多元拟合对散点图做一个线性回归,我也想让残差看到线性回归有多好。但是我不确定我是如何得到这个的,因为它不可能得到作为输出值的剩馀值,因为这是一维的。我的代码:
p = np.polyfit(lengths, breadths, 1)
m = p[0]
b = p[1]
yfit = np.polyval(p,lengths)
newlengths = []
for y in lengths:
newlengths.append(y*m+b)
ax.plot(lengths, newlengths, '-', color="#2c3e50")
我看到
我正在使用lmer来拟合一个具有几个固定效应(包括特定于对象的变量,如年龄、短期记忆广度等)的多级多项式回归模型。和两组随机效果(主题和主题:条件)。现在,我想预测具有特定属性(年龄、短期记忆广度等)的假设对象的数据。我拟合了模型(m),并创建了一个包含假设主题的新数据框(pred),但当我尝试predict(m, pred)时,我得到了一个错误:
Error in UseMethod("predict") :
no applicable method for 'predict' applied to an object of class "mer
我正在尝试使用Python拟合ARIMA模型。它有两列。第一个日期和第二个确认的订单。以下是数据文件中的前几行( 2020年3月14日至2020年4月14日确认订单的每日数据):
只要差分次数(d)为2或更少,我的代码就能正常工作。如果为d>2,则会出现错误“raise ValueError(不支持d>2”)。
下面是我使用的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfulle
我试图创建一个函数,用均方根误差为我的多项式回归模型找到最佳的n度,所以我不必一次又一次地手工拟合模型,然后绘制结果,但是我得到'x和y必须有相同的第一维,但是当我试图创建这个图时,有形状(10,1)和(1,‘)错误。
这是我的密码:
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from math import sqrt
def po