问题标签 [statmodels]

我正在使用这篇文章中的代码：

用 Scipy (Python) 将经验分布拟合到理论分布？

但是，它一直给我这个错误：

文件“fitdistr.py”，第 102 行，在 data = pd.Series(sm.datasets.elnino.load_pandas().data.set_index('YEAR').values.ravel()) AttributeError: module 'statsmodels' has no属性“数据集”

有没有办法从 CSV 文件加载，因为有评论使用它：

https://drive.google.com/file/d/1kOa35v0NHjWHK8VmMDY-sKiGZyeJzw6z/view 这是CSV数据。

更新：更改为“import statsmodels.api as sm”后，我现在得到..

我将 R 中的ordinalNet包用于累积弹性模型。我想使用代理残差进行诊断。该软件包肯定不适用于 ordinalNet 模型。有人知道其他包以获得 ordinalNet 的残差，或者你能以另一种方式帮助我吗？

我有以下代码：

此函数产生以下图：

但是我要求的置信区间为 95%（alpha=0.5）并没有绘制出来。如果我将该行从函数中取出，它会起作用并显示间隔。

我被困住了，你能帮忙吗？谢谢

通过此 Python 代码运行 glm 模型后：

mod1 = sm.GLM(response, predictors, family=sm.genmod.families.family.Gaussian()).fit()

print(mod1.summary())

我得到以下汇总表：

我知道如何提取系数，但我想提取其他信息，例如对数似然值。我该如何进行？

我正在使用 statsmodels 创建 OLS。我需要估计某个队列中预测值的平均值的置信区间（平均置信区间）。我遇到了这个问题：带有`lm（）`的线性回归：聚合预测值的预测区间，它使用R给出了一个解决方案。我找不到使用statsmodels检索预测值的方差-协方差矩阵的好方法。如果有人遇到同样的问题或对如何使用 statsmodels 聚合置信区间有任何其他想法，我将不胜感激。

我将以下模型与 statmodels 一起使用。

在这里，直到训练部分它工作得很好，但是当我调用 mgl.query(X[150:]) 时会发生错误。我收到以下错误：

这是 Y 的一部分：

这是一块X：

但是当我在一个类中使用模型时，如下所示，它完美地工作。

有谁知道我该如何解决？

我正在执行时间序列分析，并使用 Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) 检查平稳性。我使用以下方法加载了数据：

这是我使用的代码，但我无法显示结果。

助攻。

从数据框 df 开始，我用这段代码创建了一些训练和测试数据

现在我想训练数据和测试结果，但我不确定如何使用 statsmodels 调整代码

我是使用 arima 建模时间序列数据的新手

我有一个使用 Ademic Adar 指数计算的相似性分数的时间序列。但是，当我使用 ARIMA 时，它会不断预测某些数据，我该怎么办？

这就是我所拥有的

示例输出

我也读过这个Statsmodels ARIMA: Constant Value for Each Forecast 我还看到一条评论说，尝试添加漂移，但我不知道该怎么做

任何帮助将不胜感激提前谢谢您

我创建了 DataFrame，我将使用它来制作一些时间序列，使用多个版本。
数据集列如下所示：\

• 索引：日期
• 价值观
• 一个特殊的二进制列名，如 ifStatus

例如：
INDEX, VALUES, ifStatus
2019-02-28 , 45, 1我遇到的
问题是，当我只取列 VALUES 时，我只能制作一些时间序列，但我想对这个列做时间序列，但是使用 ifStatus 作为额外的列（只是为了帮助获得更好的值）。
我的代码（我正在使用 statmodels 库来执行此操作）：

• 增强现实：model = AutoReg(df_temp['values'], lags=15).fit()
• 阿里玛：model = ARIMA(df_temp['values'], order=(1,1,2))
• 霍尔特温特斯：model = ets.ExponentialSmoothing(df_temp['values'], trend=None, damped=False, seasonal="additive").fit()