Python statsmodels返回值丢失

Question

我试图在简单的xy数据测试集上使用来自statsmodels的稳健线性模型。 但是，作为带有model.params的返回值，我只能得到一个单一值。 如何获得拟合的斜率和截距？ 最小示例（其中我试图从拟合中排除异常值，因此从rlm中排除）：

import statsmodels.api as sm
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b = 2. * np.array([1,2,9,4,5,6,7,13,9])
model = sm.RLM(b, a, M=sm.robust.norms.HuberT()).fit()
model.params

最后一行仅返回array([2.]) 。 我使用来自同一软件包的ols尝试了相同的操作，但确实得到了拦截和倾斜。

Answer 1

如果使用数组，则statsmodels不会自动添加常量或拦截。 有一个辅助函数add_constant来添加一个常量。

>>> import statsmodels.api as sm
>>> a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> b = 2. * np.array([1,2,9,4,5,6,7,13,9])
>>> model = sm.RLM(b, a, M=sm.robust.norms.HuberT()).fit()
>>> model.params
array([ 2.])

用一个常数

>>> a2 = sm.add_constant(a)
>>> model = sm.RLM(b, a2, M=sm.robust.norms.HuberT()).fit()
>>> model.params
array([  2.85893087e-10,   2.00000000e+00])
>>> print model.summary()
...

除某些时间序列模型可以选择添加常数或趋势外，所有模型都相同。

在公式界面中，默认情况下会添加一个常量。