pandas.ols
バージョン0.7.3の関数を使用しています。単純回帰とウィンドウ回帰を使用すると、調整済み$ R ^2$の値に一貫性がないようです。たとえば、600のエントリがある場合realizedData
、pastData
model = pandas.ols(y = realizedData, x = pastData, intercept = 0, window = 600)
次の出力を生成します:-
-------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------
Formula: Y ~ <1> + <10> + <90000>
Number of Observations: 596
Number of Degrees of Freedom: 3
R-squared: 0.6914
Adj R-squared: 0.6904
Rmse: 699.4880
F-stat (3, 593): 664.3691, p-value: 0.0000
Degrees of Freedom: model 2, resid 593
-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
Variable Coef Std Err t-stat p-value CI 2.5% CI 97.5%
--------------------------------------------------------------------------------
1 0.4171 0.0428 9.75 0.0000 0.3333 0.5010
10 0.4362 0.0688 6.34 0.0000 0.3014 0.5709
90000 0.0623 0.0319 1.95 0.0517 -0.0003 0.1249
---------------------------------End of Summary---------------------------------
使用している間
model = pandas.ols(y = realizedData, x = pastData, intercept = 0)
与える:-
-------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------
Formula: Y ~ <1> + <10> + <90000>
Number of Observations: 596
Number of Degrees of Freedom: 3
R-squared: 0.6914
Adj R-squared: 0.3053
Rmse: 699.4880
F-stat (3, 593): 1.7909, p-value: 0.1477
Degrees of Freedom: model 2, resid 593
-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
Variable Coef Std Err t-stat p-value CI 2.5% CI 97.5%
--------------------------------------------------------------------------------
1 0.4171 0.0428 9.75 0.0000 0.3333 0.5010
10 0.4362 0.0688 6.34 0.0000 0.3014 0.5709
90000 0.0623 0.0319 1.95 0.0517 -0.0003 0.1249
---------------------------------End of Summary---------------------------------
調整された$R^ 2 $値を除いて、出力は同じであることに注意してください。
これはバグですか、それとも私は何か間違ったことをしていますか?