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私はパンダOLSモデルを持っています、

mid_lag_lead_df_model

-------------------------回帰分析の概要--------------------- --------

式：Y〜 <1> + <2> + <3> +

観測数：56自由度：4

決定係数：0.2864調整決定係数：0.2452

Rmse：0.0001

F統計（3、52）：6.9554、p値：0.0005

自由度：モデル3、残留物52

-----------------------推定係数の概要----------------------- - 

 Variable       Coef    Std Err     t-stat    p-value    CI 2.5%   CI 97.5%

        1     0.0527     0.0268       1.97     0.0547     0.0001     0.1053
        2    -0.0009     0.0269      -0.03     0.9730    -0.0537     0.0519
        3     0.0980     0.0268       3.66     0.0006     0.0455     0.1505
intercept     0.0000     0.0000       1.59     0.1184    -0.0000     0.0000

---------------------------------要約の終わり-------------- -------------------

予測する必要がある場合、yからの値[0.000207, -0.000361, -0.000091]

mid_lag_lead_df_model.predict

上記のように署名は何を使用する必要がありpredictますか？

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1 に答える 1

2

yこれを実行して、これを独立変数ベクトルで計算できます。

mid_lag_lead_df_model.beta.dot(pandas.Series([0.000207, -0.000361, -0.000091]))
于 2013-03-24T20:22:41.600 に答える