タグ付けされた質問 「statsmodels」

これは簡単だと確信していますが、Pythonの完全な初心者として、pandasデータフレーム内の変数を反復処理し、それぞれで回帰を実行する方法を理解するのに苦労しています。 これが私がやっていることです： all_data = {} for ticker in ['FIUIX', 'FSAIX', 'FSAVX', 'FSTMX']: all_data[ticker] = web.get_data_yahoo(ticker, '1/1/2010', '1/1/2015') prices = DataFrame({tic: data['Adj Close'] for tic, data in all_data.iteritems()}) returns = prices.pct_change() 私はこのような回帰を実行できることを知っています： regs = sm.OLS(returns.FIUIX,returns.FSTMX).fit() データフレームの列ごとにこれを実行するとします。特に、FSTMXでFIUIX、次にFSTMXでFSAIX、FSTMXでFSAVXに回帰したいと思います。各回帰の後、残差を保存します。 以下のさまざまなバージョンを試しましたが、構文が間違っているに違いありません。 resids = {} for k in returns.keys(): reg = sm.OLS(returns[k],returns.FSTMX).fit() resids[k] = reg.resid 問題は、キーで返品列を参照する方法がわからないことだと思うのでreturns[k]、おそらく間違っています。 …

187 python  pandas  statsmodels 

私はpandasデータフレームを、私はここで、列BおよびCの値から列Aの値を予測することができるしたい玩具例です。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]}) 理想的には、次のようなものols(A ~ B + C, data = df)がありますが、アルゴリズムライブラリの例を見ると、scikit-learn列ではなく行のリストを使用してモデルにデータを供給しているように見えます。これは、リスト内のリストにデータを再フォーマットすることを必要とします。これは、最初にパンダを使用する目的に反するようです。パンダデータフレーム内のデータに対してOLS回帰（またはより一般的には機械学習アルゴリズム）を実行するための最もPython的な方法は何ですか？

111 python  pandas  scikit-learn  regression  statsmodels 

Python2.7にpandasand statsmodelsパッケージをインストールしました。「importpandasas pd」を実行しようとすると、このエラーメッセージが表示されます。誰か助けてもらえますか？ありがとう!!! numpy.dtype has the wrong size, try recompiling Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\analytics\ext\python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7-win32.egg\statsmodels\formula\__init__.py", line 4, in <module> from formulatools import handle_formula_data File "C:\analytics\ext\python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7-win32.egg\statsmodels\formula\formulatools.p y", line 1, in <module> import statsmodels.tools.data as data_util File "C:\analytics\ext\python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7-win32.egg\statsmodels\tools\__init__.py", li ne 1, in <module> from …

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