从OLS回归结果中读取系数值

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阅读结果。结果显示但我需要使用coef值进行一些进一步的计算。是否有任何可能的方法将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RegressionResults的实例。

您可以在那里看到所有可用的属性。

也许您对以下内容感兴趣：

  

PARAMS

     

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。

示例：

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