statsmodels

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    私は、7つの異なる共変量と出力変数「成功率」を含むデータセットを持っています。 私は成功率を予測する重要な要素を見つけようとしています。私のデータセットの共変量の1つは、700の値(0〜700)を取るカテゴリ変数です。それぞれは、自分が属する地区のIDを表します。 ロジスティック回帰の実行中にこの変数をどのように扱うべきですか? ダミー列を700個作成した場合、どうすれば結果をより簡単に解釈できま

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    私はロジスティック回帰分析を実行するためにstatsmodels.apiをインポートしようとしていますし、私は次のエラーを取得するにインポートすることはできません。 'をgetargspec' 私はupdgrdeしようとしている:statsmodelsはまだ 何を--upgradeインストールPIP。

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    この質問は、Python 3の統計モデルとその一般的な線形モデルクラスに関するものです。 私の内因性変数の値の配列があり、その値が大きさの桁よりも大きい場合、GLMは収束せず、例外がスローされます。ここに私が意味するもののコード化された例があります。 import pandas as pd import pyarrow.parquet as pq import numpy as np imp

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    私は一連のデータを分析しており、その回帰を見つける必要があります。データセット内のデータポイントの数が少なく(〜15)、私はそのジョブに堅牢な線形回帰を使用することに決めました。問題は、手順が、影響力のないような外れ値としていくつかの点を選択していることです。 点BとC(図中の赤丸で示されている)が外れ値として選択され、影響の大きい点Aは外れ値として選択されます。ポイントAは回帰の一般的な傾向を変

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    私はStatsmodelsのOLS部分を使用して、一連の測定の変数を決定しています。基本的なフォーマットは特別なものではありません。以下に例を示します。 model = smf.ols('Out ~ l0 + l1 + l2 + l3 - 1', data = df_results).fit() 私はモデルを実行し、すべての変数(L0、L1、L2など)の値を持っています。基本的に私は、L3の値

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    constant_all = [38.315546998853549、40.187217618535399、43.71380567455396、45.450748920811293、50.112269986599735、59.275158665010736、65.979556682432815、106.81142772445702、122.61124737594076、160.3897637882

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    統計モデルをPython 3.6.1にインストールしようとしていますが、次の例外エラーが発生します。 誰でも何ができますか? 私はVisual C++をインストールしました。私は別のものをインストールする必要があるかどうかわかりません。 Microsoft Windows [Versión 10.0.15063] (c) 2017 Microsoft Corporation. Todos los

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    Statsmodels Mixedlmの出力について少し混乱しています。 私は、過去の2つの売却価格/各物件の売却日を含め、大家族の家庭のデータセットを持っています。私はこのデータセット全体をジオコーディングし、各プロパティの標高を取り出しました。私は、仰角と物価上昇の関係が都市間でどのように変化するかを理解しようとしています。 私は統計を混合した線形モデルを使用して、仰角での価格上昇を後退させま

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    Pythonでは、Y、X1、X2、X3というラベルの列があるパンダデータフレームがあるとします。 私はX1、X2、X3でYに対してOLS回帰を実行します。 ループを使用して回帰からの係数をリストに格納します。 ループ内の関数の引数を変更するにはどうすればよいですか? 次のコードは機能しません。 import pandas as pd import statsmodels.api as sm

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    私は、ほぼ5年間の平均気温を含むCSVファイルを持っています。 seasonal_decomposeの機能を使用して分解した後、statsmodels.tsa.seasonalから次の結果が得られました。実際、結果には季節的な変化は見られません!しかし、私はトレンドで明確なsinを参照してください!私はなぜそれが不思議に思っています、どうすれば修正できますか?ありがとうございました。 nresul