問題タブ [statsmodels]

例：

パイソン

Y のラグ値に対して Y を回帰させたい場合 (つまり、AR プロセス)、これは明らかに正しくありません。

statsmodel.OLS を使用して Y の回帰と Y のラグ値を実行したいのですが、Y のラグ バージョンに NaN を入れると、OLS が文句を言い、実行されません。

Y[1:-1]に対して回帰せずに回帰を実行する方法はありlagmatrix(Y)[1:-1]ますか?

ラグがさらにある場合、これは面倒になる可能性があります。

statsmodels の AR 関数はどのようにラグを見つけますか?

statsmodels.WLS(Y, X, weights=1/cov)ここでcov、 は観測値の二乗標準誤差のベクトルであり、内生/応答変数/回帰 (Y) の形状に一致します。

結果から欲しいのは、( v^TWv /自由度) の平方根であるシグマ ゼロ値です。ここで、 vは残差ベクトル、Wは重み行列ですが、取得方法がわかりません。おそらく用語が異なるため、ドキュメントはあまり役に立ちません。結果オブジェクトで何を探す必要がありますか?

results.bseシグマゼロなしでは取得できないパラメータ推定値の正しい標準誤差が得られるため、値がそこにあることはわかっています。

私のcsvファイルには離散変数と連続変数が含まれており、離散変数（x、y、z）に従って連続変数（a）を説明する「モデルの方程式」を見つけたいと思います。->a=f(x,y,z)。問題は、このコードを試しているが失敗することです。print([f_value, p_value] stats.f_oneway = (x, y, z)) の結果を見たいときは、[nan, nan] を取得します。私のコードから抽出：

モデルを推定したい R=u+f(x,y,z)+ e ここで、R (連続変数)、u (定数)、e (測定誤差)。離散変数が連続結果にどのように影響するかの係数が必要です。

私が持っている: statsmodels 0.5.0 (正式には scikits.statsmodels として知られている) pandas 0.12.0。(すべてソースからインストール)

次のエラーが表示されます。

パンダがまだ scikits.statsmodels を探しているのはなぜですか? statsmodels 0.5.0 と並行して古いバージョンの scikits.statsmodels をインストールする必要がありますか?

Python でベクトル自己回帰を実装したいと考えています。私のデータは 3 つのリストのリストとして保存されます。私はこれを見つけました - http://statsmodels.sourceforge.net/stable/vector_ar.html#var、しかし実装する適切な方法を理解できませんでした。

tsdata -それぞれ長さが 100 の 3 つのリストのリストが私のデータであるとします。私は試した

しかし、上記は機能していません。

更新:以下の提案に従って、リストのリストを列スタックに変更しました。現在は正常に動作しています。したがって、リストのリストであった tsdata は次のように変更されます

PATSY と FORMULA で動作するコードを作成しましたが、結果をサマリーで検証するために「予測」を作成したいと思いました。では、どうすれば変数を予測できますか?

テーブルを印刷した後、このエラーを吐き出します。

これは容認できる動作とは思えません。私は何を間違っていますか？

ARMA モデルに適合させるために statsmodels を使用しています。

は 1次元data配列です。サンプル内予測を取得することを知っています：

次に、2 番目のデータ セットが与えられたdata2場合、以前に調整されたモデルを使用して、この観測に基づく予測 (予測) を含むシリーズを生成するにはどうすればよいでしょうか?