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
model
1
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。
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2016/11/07 13:08