传递给statsmodels OLS.predict的参数的含义

Question

我使用https://ipython.readthedocs.io/en/latest/install/kernel_install.html来学习一些介绍性的线性回归和预测。数据集包含两个功能;自上次喷发以来的时间以及随后喷发的持续时间：

    eruptions   waiting
0   3.600   79
1   1.800   54
2   3.333   74
3   2.283   62
4   4.533   85

以下是摘要数据：

Old Faithful Geyser Dataset

这是模特：

import statsmodels.api as sm

X = faithful.waiting
X = sm.add_constant(X)
y = faithful.eruptions

model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

在尝试使用predict()进行预测时，我的问题出现了。例如，如果我等了75分钟，这次喷发会持续多久？

results.predict([1, 75]) # 1 needs to be passed, I don't know why

为什么通过1？是因为add_constant(X)添加了1？：

    const   waiting
0   1.0   79
1   1.0   54
2   1.0   74
3   1.0   62
4   1.0   85

说主要参数是＆＃34;线性模型的参数＆＃34; 唯一的变量是等待时间（75分钟），回归线无论如何都有自己的拦截（-1.87）：

results.params
>>>
const     -1.874016
waiting    0.075628
dtype: float64

docs注意到：

  

model.predict不知道参数，并在通话中要求它们

但是，如果情况如此，那么-1.87不是最好的参数吗？

非常感谢任何帮助。

Answer 1

您正在学习y = Ax + b形式的等式的参数 您的模型显示A = 0.075628和b = -1.87（b是偏差词） 传递两个值x = 75，b的乘数为1.

你也可以运行预测为， results.predict(sm.add_constant([75], has_constant='add'))