我有这个带有日期时间索引的数据框:ts_log:dateprice_per_unit2013-04-0412.7623692013-04-0512.7771202013-04-0612.7731462013-04-0712.7807742013-04-0812.786835我有这段代码用于分解fromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decomposedecomposition=seasonal_decompose(ts_log)trend=decomposition.trendseasonal=decomposition.seasonalr
我使用OLS(多元线性回归)计算了一个模型。我将我的数据划分为训练和测试(各一半)，然后我想预测第二部分标签的值。model=OLS(labels[:half],data[:half])predictions=model.predict(data[half:])问题是我得到了错误:文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/statsmodels-0.5.0-py2.7-linux-i686.egg/statsmodels/regression/linear_model.py”，第281行，预测返回np.dot(exog,参数)ValueErro
当我想在python中拟合一些模型时，我经常在statsmodels中使用fit()方法。在某些情况下，我编写了一个用于自动拟合的脚本:importstatsmodels.formula.apiassmfimportpandasaspddf=pd.read_csv('mydata.csv')#containscolumnxandyfitted=smf.poisson('y~x',df).fit()我的问题是如何使fit()方法静音。在我的环境中，它输出一些有关适合标准输出的信息，例如:Optimizationterminatedsuccessfully.Currentfunctionv
我正在尝试使用statsmodels将泊松分布拟合到我的数据中，但我对得到的结果以及如何使用该库感到困惑。我的真实数据将是一系列数字，我认为我应该能够将其描述为具有泊松分布和一些异常值，因此最终我想对数据进行稳健拟合。但是出于测试目的，我只是使用scipy.stats.poisson创建了一个数据集samp=scipy.stats.poisson.rvs(4,size=200)因此，为了使用statsmodels来适应这个，我认为我只需要有一个恒定的“endog”res=sm.Poisson(samp,np.ones_like(samp)).fit()打印res.summary()Po
假设我有一个数据框(我们称它为DF)，其中y是因变量，x1,x2,x3是我的独立变量变量。在R中，我可以使用以下代码拟合线性模型，.将在模型中包含我的所有自变量:#Rcodeforfittinglinearmodelresult=lm(y~.,data=DF)如果不明确地将我所有的自变量添加到公式中，我无法弄清楚如何使用patsy公式对statsmodels执行此操作。patsy是否具有与R的.等效的功能？我没有运气在patsy文档中找到它。 最佳答案 我也没有在patsy文档中找到等效的.。但它缺乏简洁性，它可以通过在Python
我正在用python绘制自相关。我用了三种方法来做:1.pandas，2.matplotlib，3.statsmodels。我发现我从matplotlib得到的图表与其他两个不一致。代码是:fromstatsmodels.graphics.tsaplotsimport*#printoutdataprintmydata.values#1.pandasp=autocorrelation_plot(mydata)plt.title('mydata')#2.matplotlibfig=plt.figure()plt.acorr(mydata,maxlags=150)plt.title('myd
我有一个包含几个时间序列的DataFrame:dividamovav12varvarmovav12Date2004-010NaNNaNNaN2004-020NaNNaNNaN2004-030NaNNaNNaN2004-0434NaNinfNaN2004-0530NaN-0.117647NaN2004-0644NaN0.466667NaN2004-0735NaN-0.204545NaN2004-0831NaN-0.114286NaN2004-0930NaN-0.032258NaN2004-1024NaN-0.200000NaN2004-1141NaN0.708333NaN2004-122
我有一个包含几个时间序列的DataFrame:dividamovav12varvarmovav12Date2004-010NaNNaNNaN2004-020NaNNaNNaN2004-030NaNNaNNaN2004-0434NaNinfNaN2004-0530NaN-0.117647NaN2004-0644NaN0.466667NaN2004-0735NaN-0.204545NaN2004-0831NaN-0.114286NaN2004-0930NaN-0.032258NaN2004-1024NaN-0.200000NaN2004-1141NaN0.708333NaN2004-122
我有pandas数据框，其中包含一些分类预测变量(即变量)，如0和1，以及一些数字变量。当我将它安装到像这样的stasmodel时:est=sm.OLS(y,X).fit()它抛出:Pandasdatacasttonumpydtypeofobject.Checkinputdatawithnp.asarray(data).我使用df.convert_objects(convert_numeric=True)转换了DataFrame的所有数据类型在此之后，所有数据帧变量的数据类型都显示为int32或int64。但是最后还是显示dtype:object，像这样:4516int324523in
我有pandas数据框，其中包含一些分类预测变量(即变量)，如0和1，以及一些数字变量。当我将它安装到像这样的stasmodel时:est=sm.OLS(y,X).fit()它抛出:Pandasdatacasttonumpydtypeofobject.Checkinputdatawithnp.asarray(data).我使用df.convert_objects(convert_numeric=True)转换了DataFrame的所有数据类型在此之后，所有数据帧变量的数据类型都显示为int32或int64。但是最后还是显示dtype:object，像这样:4516int324523in
