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我想使用空间回归模型，使用 Python 中的spreg包。我的数据由数字变量组成，但我也有一个分类土地覆盖变量（有 7 个类别），我需要将其包含在模型中。使用statsmodels可以很好地工作，但是我无法弄清楚如何在spreg中执行此操作。

我曾尝试手动创建虚拟变量（使用pd.get_dummies(data['land_cover'])），但这会导致我的 spreg.OLS 模型出现错误消息：

RuntimeWarning：在 sqrt se_result =np.sqrt(variance) 中遇到无效值

RuntimeWarning: sqrt tStat = betas[list(range(0, len(vm)))].reshape(len(vm),) / np.sqrt(variance) 中遇到无效值

所有虚拟变量在结果的 Std.Error、t-Statistic 和 Probability 部分也有 nan 值（见下面的摘录）。

        Variable     Coefficient       Std.Error     t-Statistic     Probability

        CONSTANT    -142.9375000             nan             nan             nan
     temperature       0.0136240       0.0001169     116.4984154       0.0000000
   precipitation       0.0000003       0.0000000     153.7448775       0.0000000
         cover_1     141.9375000             nan             nan             nan
         cover_2     142.0625000             nan             nan             nan
         cover_3     141.6875000             nan             nan             nan
         cover_4     142.0625000             nan             nan             nan
         cover_5     141.9375000             nan             nan             nan
         cover_6     141.6875000             nan             nan             nan
         cover_7     141.8125000             nan             nan             nan

使用具有相同数据/变量的 statsmodels，OLS 模型的输出如下：

                            coef    std err          t      P>|t|
     temperature         -0.0004   2.72e-05    -15.115      0.000
   precipitation       -1.62e-08   4.12e-10    -39.294      0.000
         cover_1          0.0706      0.001    119.653      0.000
         cover_2          0.0290      0.001     29.431      0.000
         cover_3          0.0100      0.001      7.120      0.000 
         cover_4          0.0491      0.000    122.972      0.000
         cover_5          0.0327      0.000     79.698      0.000 
         cover_6          0.0140      0.000     35.541      0.000 
         cover_7         -0.0026      0.001     -4.223      0.000

如何将我的分类数据包含到 spreg 模型中（例如 spreg.GM_Lag）？

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我的猜测是您遇到了“虚拟变量陷阱”。

statsmodels 版本中没有常量，但它包含在 spreg 版本中。

如果您不在分类变量中删除参考水平，那么它将与常数完全共线。设计矩阵将是奇异的，标准乘积矩阵 x'x 是不可逆的。

于 2021-05-29T14:21:35.070 回答