[英]Python StatsModel OLS with Effect Tests
我正在使用 statsmodels 对具有分类 IV 的连续 DV 执行多元线性回归。
我还在为分类变量使用虚拟变量,效果很好。 我遇到的问题是我只得到未分组的结果,但我不确定如何获得分组效果测试。
所以我得到了这个 OLS 结果(使用虚构的数字):
系数 | ... | P>t | |
---|---|---|---|
常量 | -0.5 | ... | 0.55 |
水果_苹果 | 0.512 | ... | 0.53 |
水果_香蕉 | 0.027 | ... | 0.51 |
Fruit_Pear | -0.15 | ... | 0.001 |
销售 | -0.35 | ... | 0.25 |
红色 | 1.7 | ... | 0.006 |
颜色_黄色 | -0.11 | ... | 0.04 |
但我如何得到这个:
F比率 | 概率 > F | |
---|---|---|
水果 | 1.46 | 0.1993 |
销售 | 16.16 | 0.0002 |
颜色 | 1.99 | 0.1479 |
我假设您要运行 F 检验以了解联合显着性。
假设您安装的 OLS object 位于result
中:
result = sm.OLS(y, X).fit()
指定假设,例如:
hypothesis = '(Fruit_Apple = 0), (Fruit_Banana = 0), (Fruit_Pear = 0)'
然后进行 F 检验并查看结果:
f_test = result.f_test(hypothesis)
print(f_test)
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