pythonでの回帰分析の際の変数名表示について

Question

pythonの
statsmodels.api as sm
を使って回帰分析をしているのですが、

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
a_name = 'mokuteki'
b = np.array([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[1,2,3])
b_name = ['setsumei1','setsumei2','setsumei3']

のようなものがあった場合に、
mokutekiをsetsumei1~3と切片を使って重回帰分析で表したいのですが、

model = sm.OLS(a,b,intercept = True)

とやると出力できるのですが、係数のところがx13とconstantとなっており、これをsetsumei13とconstantに変更したいのですが何か良い方法はないでしょうか？

coef	std	err	t	P>|t|	[95.0%	Conf.	Int.]

---

x1 0.2527 0.039 6.483 0 0.176 0.329
x2 0.2401 0.023 10.664 0 0.196 0.284
x3 0.0153 0.026 0.587 0.557 -0.036 0.066

上が出力結果の例です。
このx13をsetsumei13として出力させたいのです。
ちなみに、

mokuteki setsumei1 setsumei2 setsumei3
1 1 2 3
2 4 5 6
3 7 8 9
...
...

のような行列Xを作って

と実行したのですが、文字列と数値を結合したせいなのか、Xに入っている2行目以降の数値データが文字列データに変換されていて分析結果さえ出ませんでした。
よろしくお願いします。

Answer 1

model を得た後の表示の仕方次第ですが、
summary での出力であれば、引数で変更可能です。

model.fit().summary(xname=b_name)

Comments

[u_k_statistics]

teamiklさん
無事変数名を表示することができました!!
またよろしくお願いします。
ありがとうございました!!