Question

我正在使用statsmodels来分析一些数据。我使用OLS确定了六个系数，并且我得到了我认为由库估算方差为ssr / df_resid的计算的置信区间。
假设我现在想要为OLS提供我估计的自定义方差，并使其用于计算系数置信区间。我该怎么做？

Answer 1

在statsmodels中更改Results实例中的属性有点棘手，因为许多属性是懒惰计算然后缓存的。使用后门或直接分配属性可能会导致结果不一致和不正确。但是，由于它是Python，因此可以更改内部存储的cov_params_default。

基于用户给出的协方差矩阵获得参数推断的一种可能性是使用t_test cov_p参数来提供cov_params。

像

这样的东西

tt = results.t_test(np.eye(len(results.params)), cov_p = myscale * results.normalized_cov_params)

然后tt包含与摘要参数表相同的信息，请参阅dir(tt)和print(tt)

但是，自从修复了规模以来，误差方差估计并不是一个不常见的用例，现在直接支持它，在当前的statsmodels master中将会以0.7的形式发布。目前仅支持线性回归模型OLS，WLS，GLS。

例如对于WLS：

res = WLS(ydata, xdata, weights=weights).fit(cov_type='fixed scale', cov_kwds={'scale':2})