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smf.olsでのエラーについて

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pawn

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本を読みながら回帰分析を行ってみたのですが、以下のようなエラーが出てしまいました。

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-fa847f702fae> in <module>()
      1 model=smf.ols("noon~sat+sun+temp+prec",data17).fit()
----> 2 model.summary()

~\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py in summary(self, yname, xname, title, alpha)
   2203             top_left.append(('Covariance Type:', [self.cov_type]))
   2204 
-> 2205         top_right = [('R-squared:', ["%#8.3f" % self.rsquared]),
   2206                      ('Adj. R-squared:', ["%#8.3f" % self.rsquared_adj]),
   2207                      ('F-statistic:', ["%#8.4g" % self.fvalue] ),

~\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tools\decorators.py in __get__(self, obj, type)
     95         if _cachedval is None:
     96             # Call the "fget" function
---> 97             _cachedval = self.fget(obj)
     98             # Set the attribute in obj
     99             # print("Setting %s in cache to %s" % (name, _cachedval))

~\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py in rsquared(self)
   1384     def rsquared(self):
   1385         if self.k_constant:
-> 1386             return 1 - self.ssr/self.centered_tss
   1387         else:
   1388             return 1 - self.ssr/self.uncentered_tss

~\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tools\decorators.py in __get__(self, obj, type)
     95         if _cachedval is None:
     96             # Call the "fget" function
---> 97             _cachedval = self.fget(obj)
     98             # Set the attribute in obj
     99             # print("Setting %s in cache to %s" % (name, _cachedval))

~\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py in ssr(self)
   1356     def ssr(self):
   1357         wresid = self.wresid
-> 1358         return np.dot(wresid, wresid)
   1359 
   1360     @cache_readonly

ValueError: shapes (31,30) and (31,30) not aligned: 30 (dim 1) != 31 (dim 0)

該当のソースコード

model=smf.ols("noon~sat+sun+temp+prec",data17).fit()
model.summary()

 試したこと

全くの初心者ですので、原因と対処方法がわかりません。
どなたかご教授いただければ幸いです。

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  • magichan

    2019/04/12 10:42

    残念ながら、現象を再現できませんでした。
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