使用Python统计建模和计量经济学工具包-Statsmodels

Statsmodels 介绍

作者:张鹏辉

Statsmodels 是Python的统计建模计量经济学工具包,包括一些描述统计、统计模型估计和推断。

模型类型

线性模型、广义线性模型、离散模型、稳健模型、自回归模型。

常用加载方式

API调用法

import api可以调用大多数常用回归模型,并且不用需要大量的前缀

直接路径调用法

引用api可能会使得加载的时间过慢,可以直接输入路径

基础流程

1.加载模块、数据

数据结果的后五列:

2.构造模型并拟合

statsmodels 中的回归操作都是基于矩阵,比如OLS的系数是由β̂ =(X′X)−1X′yβ^=(X′X)−1X′y估计的。

statsmodels.OLS 的输入有 (endog, exog, missing, hasconst) 四个,而hasconst默认无,所以正常情况下需要在数据集中多加一行常数项。

2.1方法一 :使用sm.add_constant()

2.2方法二 :使用dmatrices

ps. 若使用后文中的formula构造,亦可自动添加

3.参数查看

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181030B1XP3800?refer=cp_1026
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