パンダの線形回帰の要約から他の値を取得することは可能ですか(現在、ベータとインターセプトを取得する方法しか知りません)?決定係数を取得する必要があります。マニュアルからの抜粋は次のとおりです。
In [244]: model = ols(y=rets['AAPL'], x=rets.ix[:, ['GOOG']])
In [245]: model
Out[245]:
-------------------------Summary of Regression Analysis--------------------- ----
Formula: Y ~ <GOOG> + <intercept>
Number of Observations: 756
Number of Degrees of Freedom: 2
R-squared: 0.2814
Adj R-squared: 0.2805
Rmse: 0.0147
F-stat (1, 754): 295.2873, p-value: 0.0000
Degrees of Freedom: model 1, resid 754
-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
Variable Coef Std Err t-stat p-value CI 2.5% CI 97.5%
--------------------------------------------------------------------------------
GOOG 0.5442 0.0317 17.18 0.0000 0.4822 0.6063
intercept 0.0011 0.0005 2.14 0.0327 0.0001 0.0022
---------------------------------End of Summary---------------------------------
ありがとう
試してください:
print model.r2
例えば:
import pandas as pd
from pandas import Panel
from pandas.io.data import DataReader
import scikits.statsmodels.api as sm
symbols = ['MSFT', 'GOOG', 'AAPL']
data = dict((sym, DataReader(sym, "yahoo")) for sym in symbols)
panel = Panel(data).swapaxes('items', 'minor')
close_px = panel['Close']
# convert closing prices to returns
rets = close_px / close_px.shift(1) - 1
model = pd.ols(y=rets['AAPL'], x=rets.ix[:, ['GOOG']])
print model.r2
ドキュメント: http://statsmodels.sourceforge.net/stable/index.html
回帰の結果を処理するドキュメント -これにより、回帰結果からいくつかの値を抽出できます。
# Given
model = ols(y=rets['AAPL'], x=rets.ix[:, ['GOOG']])
r-squared
を使用する場合:
# retrieving model's r-squared value
model.rsquared
p-values
の場合:
# return p-values and corresponding coefficients in model
model.pvalues
その他のパラメーター(fvalues
ess
)については、 doc を参照してください。