python statsmodel 回归结果提取(R方 T值 P-value)

发布网友发布时间：2024-10-23 10:12

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热心网友时间：2024-10-24 11:58

本文主要讨论如何使用Python的statsmodel库提取回归分析中的关键结果，包括R方，T值，P值等，并提供代码示例。本文内容将围绕波士顿房价数据集进行展示和解析。

在进行回归分析时，我们关注的数据主要包括回归系数（coef）、截距（const）等。利用这些数据，我们可以构建回归方程，例如：y = a + bx，其中a为截距，b为自变量x的回归系数。

为了更直观地理解回归结果，我们可以绘制模型残差与某个显著自变量的关系图。这有助于我们评估模型的预测能力。

接下来，我们将详细提取与回归分析相关的几个重要指标，如回归系数、模型总体数据、模型评价类指标以及计量经济学类指标，如White稳健标准误和异方差等。

对于其他类型的回归分析结果提取，具体步骤可能略有不同。在计量经济学领域，可以参考相关专业网站获取详细指南。