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我正在使用线性模型 4.5 中的 PanelOLS() 函数运行固定效果面板回归。

尝试在模型估计中添加 'entity_effects=True' 和 'time_effects=True' 时，它返回了 'AbsorbingEffectError'：

无法估计模型。所包含的效应已经完全吸收了一个或多个变量。当使用模型中包含的效果完美地解释了一个或多个因变量时，就会发生这种情况。

如何修复“AbsorbingEffectError”？

我遵循与文档中的固定效果模型示例完全相同的步骤https://bashtage.github.io/linearmodels/doc/panel/examples/examples.html#

以下代码工作正常。但现在它抛出以下错误：

代码：

我习惯于使用 Stata 或 R 来做线性回归模型，但我正在将更多的工作流程转移到 Python。

这两个程序的有用之处在于它们直观地知道您并不关心线性模型中的所有实体或时间固定效应，因此在估计面板模型时，它们将从模型中删除多重共线假人（报告哪个他们掉落的那些）。

虽然我知道以这种方式估计模型并不理想，并且应该小心运行回归（等），但这在实践中很有用，因为这意味着您可以首先看到结果，并担心一些细微差别稍后的假人（特别是因为您不关心完全饱和的固定效应模型中的假人）。

让我举个例子。以下需要linearmodels并加载数据集并尝试运行面板回归。这是他们文档中示例的修改版本。

这给出了以下错误：

AbsorbingEffectError：无法估计模型。所包含的效应已经完全吸收了一个或多个变量。当使用模型中包含的效果完美地解释了一个或多个因变量时，就会发生这种情况。

但是，如果您在 Stata 中通过将相同的数据导出到 Stata 进行估计，则运行：

然后在您的 stata 文件中运行等效文件（加载数据后）：

这将执行以下操作：

请注意，stata 从回归中任意删除了 1987 年，但仍然运行。有没有办法在linearmodelsor中获得类似的功能statsmodels？

我要求使用 r 中的 lm() 函数找到两个未知参数的最佳拟合值，我之前使用过 lm 函数，但我不确定如何为未知参数执行此操作？

我需要在这个公式上使用 lm 函数

log⁡(C)~ log⁡(A)+ D log⁡(B)

基于此模型

log(C)~ N(log⁡(A)+ D log⁡(B),σ^2 )

我已经有了向量中 C 和 B 的起始值，我需要估计 A 和 D？我不是如何使用 lm 函数在 r 中执行此操作。

谢谢！

我在波士顿房子数据集上玩了一些不同的回归模型。我发现，如果我使用正常的线性模型或岭回归，预测值的形状为 (102, 1)，而如果我使用 Lasso 的相同代码，则输出的形状为 (102,)。这是为什么？这使它然后在行ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()中崩溃pearsonr。

关于如何使下面的代码顺利运行的任何想法？

我正在尝试学习 python 的线性模型包。我想通过练习数据集来做到这一点，正如可以在这里看到的那样。示例代码：

但是当我运行时我的代码会中断data = mroz.load()

错误信息：

我有 pip 版本：19.1.1

康达根本找不到包裹

我有最新版本的线性模型包：4.13

我可以找到错误消息中指定的文件夹，即datasets\mroz但不是 csv.bz2 文件。

我尝试打开的所有其他数据集也是如此。

为什么我无法打开数据集？

如果您需要更多信息，请告诉我。

我收到以下ols函数的位置参数错误statsmodels.formula.api

已尝试statsmodels.regression.linear_model并更改OLS为ols，反之亦然。

预期输出是回归模型的拟合。但是我收到了这个错误：

from_formula() 缺少 2 个必需的位置参数：“公式”和“数据”

我目前正在使用面板数据进行回归，并且想知道哪个面板回归模型是最好的。我使用 Panel OLS 运行了 PooledOLS 和固定效应模型（实体效应和时间效应为真）。

我试图了解模型的输出之一是什么意思，更具体地说，是用于池化的 F 检验。在进行研究时，我发现了一些模糊的答案，没有什么具体的答案。那么，这里的任何人都可以帮助我吗？

我试图创建一个循环来找出装有 Ridge 回归模型的波士顿住房数据集的训练集和测试集的准确度分数的变化。

这是 for 循环：

它显示从 i=13 开始的警告。

警告是：

这个警告的含义是什么？有可能摆脱它吗？

我检查了没有循环单独执行它，仍然没有帮助。

对于 i 的任何值，不应显示上述警告。

谁能解释statsmodels和linearmodels之间的区别。它们在很多方面都非常相似，但我认为它们也一定不同？

有没有人有任何见解可以分享？