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我想从 Pearson 系统生成具有给定均值、方差、偏度和峰度的随机数。我可以在 MATLAB 中使用“pearsrnd”来做到这一点——scipy、statsmodels 或任何其他包是否具有类似的功能？

提前致谢。

执行 AR(q) 拟合后，我返回一个 ARResultsWrapper，其中包含所有参数和拟合统计信息。计算 95% 置信区间应该是从 AR(q) 转换为 MA(p)，然后对这些系数进行 cumsum，如 [1] 的第 1.0.2 节所示。在 Python 中，此过程相当于：

但是，尚不清楚我是否正确调用了 arma2ma 方法。我应该颠倒系数的顺序，否定它们（如 [2, 3] 中所做的那样），删除常数项还是直接传递所有 model.params？

[1] http://faculty.washington.edu/ezivot/econ584/notes/forecast.pdf

[2] https://github.com/mkordi/pygwr/blob/b3440687b8f44b23f6a813ef0eefa0664dfb9e75/pygwr/gwstatsmodels/tsa/arima_model.py

[3] https://github.com/statsmodels/statsmodels/blob/master/statsmodels/tsa/ar_model.py

我有一个pandas数据框，我希望能够从 B 列和 C 列中的值预测 A 列的值。这是一个玩具示例：

理想情况下，我会有类似的东西，ols(A ~ B + C, data = df)但是当我查看算法库中的示例scikit-learn时，它似乎使用行列表而不是列将数据提供给模型。这将需要我将数据重新格式化为列表中的列表，这似乎首先违背了使用 pandas 的目的。在 pandas 数据框中的数据上运行 OLS 回归（或更一般的任何机器学习算法）的最 Pythonic 方法是什么？

如何计算python中非线性曲线拟合的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）。以下代码一直执行到曲线拟合。那么如何计算R2和RMSE呢？

我正在尝试从 statsmodel 包中实现预测功能

输入、测试和输出预测的日期不一致。我得到 1/4/2012 到 7/25/2012 前者和 4/26/2013 到 11/13/2013 后者。部分困难在于我没有完全重复的频率——我有不包括周末和节假日的每日价值。设置索引的适当方法是什么？

我得到错误

这是第一组数据

我正在使用包管理器尝试在带有 Mavericks 的 MacBook 上的 Canopy 中安装 statsmodels。

我收到此错误： 操作：安装 statsmodels-0.5.0-2.egg 包管理器遇到错误 HTTP 错误 404：未找到：https://api.enthought.com/eggs/osx-64/patsy-0.2 。 0-1.鸡蛋

所以我也尝试通过包管理器安装 patsy 并得到相同的消息： 操作：安装 patsy-0.2.0-1.egg 包管理器遇到错误 HTTP 错误 404：未找到：https ://api.enthought.com /eggs/osx-64/patsy-0.2.0-1.egg

wls_prediction_std 返回拟合模型数据的标准差和置信区间。我需要知道从协方差矩阵计算置信区间的方式。（我已经尝试通过查看源代码来解决这个问题，但无法解决）我希望你们中的一些人可以通过写出 wls_prediction_std 背后的数学表达式来帮助我。

我有 3 个包含 7 列的数据框。

我的目标是生成一个矩阵或数据框，其中包含来自 t 检验的结果 p 值，并针对 df_a 测试数据框 df_b 和 df_c，一列一列。即 df_b 中的第 1 列和 df_c 中针对 df_a 中的第 1 列的测试。我想使用数据框（df_a）作为标准来进行统计 t 检验。我在 statsmodels (stat.ttest_ind(x1, x2)) 中找到了统计测试，但我需要帮助才能从测试中的 p 值制作矩阵。有谁知道如何做到这一点...

是否有在 python 包中进行测试，您可以在其中测试差异？如果有怎么使用？

例如测试两个向量：

我在 statsmodels 中找到了 t 检验：ttest_ind。但是我想指定要测试的差异，这不能传递给 ttest_ind 函数。有人知道另一种方法吗？

这是我正在做的事情：

我曾期望一个包含两个元素的数组？！？截距和斜率系数？