使用scipy.stats和statsmodels计算线性回归时的结果不同

发布时间：2020-12-16 23:55:00 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：当我尝试OLS适合这两个库时,我得到不同的r ^ 2值(确定系数),我无法弄清楚原因. (为方便起见,删除了一些间距) In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as npIn [3]: import statsmodels.api as smIn [4]: import scipy.statsIn [5]: np.random.see

当我尝试OLS适合这两个库时,我得到不同的r ^ 2值(确定系数),我无法弄清楚原因. (为方便起见,删除了一些间距)

In [1]: import pandas as pd       
In [2]: import numpy as np
In [3]: import statsmodels.api as sm
In [4]: import scipy.stats
In [5]: np.random.seed(100)
In [6]: x = np.linspace(0,10,100) + 5*np.random.randn(100)
In [7]: y = np.arange(100)

In [8]: slope,intercept,r,p,std_err = scipy.stats.linregress(x,y)

In [9]: r**2
Out[9]: 0.22045988449873671

In [10]: model = sm.OLS(y,x)
In [11]: est = model.fit()

In [12]: est.rsquared
Out[12]: 0.5327910685035413

这里发生了什么？我想不出来！某处有错误吗？

最佳答案

0.2205来自一个也具有截距项的模型 – 如果你删除截距,则结果为0.5328.

基本上,一个包是建模y = bx而另一个(有帮助)假设你也想要一个截距项(即y = a bx). [注意：这个假设的优点是,否则你每次想要运行回归时都必须使用x并将一列1绑定到它上面(否则你最终会得到一个有偏见的模型)]

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祝好运！

（编辑：李大同）

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