2017-06-15 7 views
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私はマルチリニア回帰モデルのコードを書いています。しかし、私はresults.summary()を使用します。 pythonはこの全部を吐き出します係数と定数のみを抽出するためのpython線形回帰

if i >1: 
     xxx = sm.add_constant(xxx) 
     results = sm.OLS(y_variable_holder, xxx).fit() 
     print (results.summary()) 


OLS Regression Results        
============================================================================== 
Dep. Variable:      y R-squared:      0.001 
Model:       OLS Adj. R-squared:     0.000 
Method:     Least Squares F-statistic:      1.051 
Date:    Wed, 14 Jun 2017 Prob (F-statistic):    0.369 
Time:      20:01:26 Log-Likelihood:     6062.6 
No. Observations:    2262 AIC:      -1.212e+04 
Df Residuals:     2258 BIC:      -1.209e+04 
Df Model:       3           
============================================================================== 
       coef std err   t  P>|t|  [95.0% Conf. Int.] 
------------------------------------------------------------------------------ 
const   -0.0002  0.000  -0.476  0.634  -0.001  0.001 
x1   -0.0001  0.001  -0.218  0.828  -0.001  0.001 
x2   8.445e-06 2.31e-05  0.366  0.714  -3.68e-05 5.37e-05 
x3   -0.0026  0.003  -0.941  0.347  -0.008  0.003 
============================================================================== 
Omnibus:      322.021 Durbin-Watson:     2.255 
Prob(Omnibus):     0.000 Jarque-Bera (JB):    4334.191 
Skew:       -0.097 Prob(JB):       0.00 
Kurtosis:      9.779 Cond. No.       127. 
============================================================================== 

私はpythonを吐き出すだけです。定数と係数。

python output: 
[-0.0002] 
[-0.0001] 
[8.445e-06] 
[ -0.0026] 

どのように私はこれを達成することができます。たとえば は、出力を希望します。私は全体の要約を単に一定/効率的にする必要はありません

+0

です。係数を直接取得するためにresults.betaを使用することができます。私は、R-squaredの値が珍しいように見えることを指摘します。 –

答えて

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私はそれを理解しました。答えはresults_bucket.append(results.params)

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