从 OLS 回归结果中读取 coef 值

Question

我使用 pandas 和 statsmodels 进行线性回归。但是，我找不到任何可能的方法来读取结果。结果已显示，但我需要使用 coef 值进行一些进一步的计算。有没有办法将 coef 值存储到新变量中？

import statsmodels.api as sm
import numpy
ones = numpy.ones(len(x[0]))
t = sm.add_constant(numpy.column_stack((x[0], ones)))
for m in x[1:]:
    t = sm.add_constant(numpy.column_stack((m, t)))
results = sm.OLS(y, t).fit()

Answer 1

根据docs，返回一个RegressionResults的实例。

你可以在那里看到所有可用的属性。

也许你有兴趣：

参数

最小化最小二乘准则的线性系数。对于经典线性模型，这通常称为 Beta。

例子：

model = sm.OLS(Y,X)
results = model.fit()
print(results.params)