statsmodels OLS結果から「std err」値を出力します
（申し訳ありませんが http://statsmodels.sourceforge.net/ は現在ダウンしており、ドキュメントにアクセスできません）
私は基本的にstatsmodelsを使用して線形回帰を行っています。
import statsmodels.api as sm
model = sm.OLS(y,x)
results = model.fit()
私は結果の完全なセットを出力できることを知っています：
print results.summary()
これは次のようなものを出力します：
OLS Regression Results
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Dep. Variable: y R-squared: 0.952
Model: OLS Adj. R-squared: 0.951
Method: Least Squares F-statistic: 972.9
Date: Mon, 20 Jul 2015 Prob (F-statistic): 5.55e-34
Time: 15:35:22 Log-Likelihood: -78.843
No. Observations: 50 AIC: 159.7
Df Residuals: 49 BIC: 161.6
Df Model: 1
Covariance Type: nonrobust
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coef std err t P>|t| [95.0% Conf. Int.]
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x1 1.0250 0.033 31.191 0.000 0.959 1.091
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Omnibus: 16.396 Durbin-Watson: 2.166
Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3.480
Skew: -0.082 Prob(JB): 0.175
Kurtosis: 1.718 Cond. No. 1.00
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Warnings:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
coefとstd errの値を出力するonly方法が必要です。
私はcoefにアクセスできます：
print results.params
std errを印刷する方法がありません。
これどうやってするの？