Python：StatsModelsの残差を評価する方法は？
残差を評価したい：（y-hat y）。
私はそれを行う方法を知っています：
df = pd.read_csv('myFile', delim_whitespace = True, header = None)
df.columns = ['column1', 'column2']
y, X = ps.dmatrices('column1 ~ column2',data = df, return_type = 'dataframe')
model = sm.OLS(y,X)
results = model.fit()
predictedValues = results.predict()
#print predictedValues
yData = df.as_matrix(columns = ['column1'])
res = yData - predictedValues
これを行う方法（？）があるのでしょうか。
Results class のresid属性に格納されます
同様に、_results.fittedvalues_メソッドがあるため、results.predict()は必要ありません。