
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
pythonで線形回帰やGLMが使えるStatsModelsの使い方メモ - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
pythonで線形回帰やGLMが使えるStatsModelsの使い方メモ - Qiita
>>> res.params # 係数 array([ 0.46385168, 0.01049512, 0.37855479, -1.49801712]) >>> res.pvalues #... >>> res.params # 係数 array([ 0.46385168, 0.01049512, 0.37855479, -1.49801712]) >>> res.pvalues # P値 array([0.00784052, 0.59436148, 0.01108768, 0.00792932]) >>> res.aic, res.bic # 赤池情報量基準、ベイズ情報量基準 (33.95649234217083, 39.81943595336974) >>> res.bse # 標準誤差 array([0.16195635, 0.01948285, 0.13917274, 0.52388862]) >>> res.resid # 残差 array([ 0.05426921, -0.07340692, -0.27529932, 0.01762875, 0.42221284, -0