python statsmodels

作者：热血震荡发布日期:2026-06-10 浏览:108

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 示例数据
np.random.seed(1)
X = np.random.random(100)
y = 2 * X + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# 添加常数项（截距）
X = sm.add_constant(X)

# 创建线性回归模型
model = sm.OLS(y, X)

# 拟合模型
results = model.fit()

# 输出回归结果摘要
print(results.summary())

# 解释说明：
# 1. `sm.add_constant(X)`：为自变量添加一个常数项，以便模型包含截距。
# 2. `sm.OLS(y, X)`：创建一个普通最小二乘法（OLS）回归模型。
# 3. `model.fit()`：拟合模型并返回结果对象。
# 4. `results.summary()`：输出回归分析的详细信息，包括系数、标准误差、t值等。

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