使用statsmodels进行线性回归
[英]Linear regression with statsmodels
问题描述
我正在尝试拟合在statsmodels库中实现的线性回归模型。 误差项的分布为t分布，其中（sigma> 0，dof> 2）如下所示。
可以使用通用似然法在统计模型中产生这样的似然性吗？
1 个解决方案
解决方案1
0 已采纳 2019-08-11 00:19:30
这是statsmodels中GenericLikelihoodModel的测试和示例案例。
有关TLinearModel的信息，请参见https://www.statsmodels.org/dev/generation/statsmodels.miscmodels.tmodel.TLinearModel.html ；有关如何实现通用最大似然模型的源代码，请参见。
一些示例在单元测试中https://github.com/statsmodels/statsmodels/blob/master/statsmodels/miscmodels/tests/test_tmodel.py
pandas statsmodels中的多元线性回归：ValueError
[英]Multiple linear regression in pandas statsmodels: ValueError
scikit-learn 或 statsmodels 中线性回归的调整参数的限制范围
[英]limit bounds of tuning parameters for linear regression in scikit-learn or statsmodels
工作日作为使用 statsmodels 的线性回归模型中的虚拟/因子变量
[英]Weekday as dummy / factor variable in a linear regression model using statsmodels
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