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Python StatsModel OLS with Effect Tests

[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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