質問編集履歴
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追記
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -495,3 +495,71 @@
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495
495
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x9 NaN
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496
496
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497
497
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dtype: float64]]
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498
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+
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499
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+
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500
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+
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+
【デバッグ】
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+
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```python
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+
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コード
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``
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+
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+
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+
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+
ちなみに、出力の差分としましては、うまくいっているデータの時は、
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+
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+
関数Mahala2の中でデバッグ表示しているベクトルについて、
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+
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+
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+
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+
vec is [[-0.40788125]
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+
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+
[ 0.00139516]
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+
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+
[ 0.00359367]
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+
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+
[ 0.00180594]
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+
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+
[ 0.00321283]]
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+
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+
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+
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となっているのですが、NGの時は以下の様になっております。
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+
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+
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+
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+
vec is [[x1_E 0.000891
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+
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+
dtype: float64]
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+
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+
[x3_I 0.002092
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+
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+
dtype: float64]
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+
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+
[x2_K 0.000432
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+
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+
dtype: float64]
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+
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+
[x4 0.011538
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+
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+
dtype: float64]
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+
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+
[x1_F 0.000403
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+
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+
dtype: float64]
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+
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+
[x1_D 0.002242
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+
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+
dtype: float64]
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+
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+
[x9 0.010253
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+
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+
dtype: float64]
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+
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+
[-1.0186953967441772]
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+
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+
[x1_C 0.001979
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+
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+
dtype: float64]]`
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3
変更
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File without changes
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@@ -8,9 +8,11 @@
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【環境】Window10 64bit, chrome
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+
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+
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+
```Python
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@@ -354,6 +356,10 @@
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354
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plt.grid()
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+
```
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360
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+
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+
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+
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357
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359
365
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【出力】
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2
修正
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -156,14 +156,6 @@
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156
156
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157
157
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df2 = pd.get_dummies(d)
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158
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#print(df2)
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-
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#df2['x6'].unique()
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-
#df2.head()
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#df2.columns
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-
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model = step_aic(smf.ols,['x4','x5','x6','x7','x8','x9','x10','x1_B','x1_C','x1_D','x1_E','x1_F','x1_H','x2_A','x2_H','x2_K','x2_R','x2_S','x2_X','x3_C','x3_I','x3_O','x3_X'],['y1'],data=df2)
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169
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@@ -292,8 +284,6 @@
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284
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for hl in hl_l:
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-
#X = sp.array([1, hl, ml, wl, prw, ppl, gw])
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-
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X = sp.array([1,x1_E, x3_I, x2_K, x4, x1_F, x1_D, x9, hl, x1_C])
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299
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hat_y.append(X.dot(res.params))
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@@ -326,8 +316,6 @@
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D2 = sp.array(D2)
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#print(D2.shape)
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333
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追記
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -1,4 +1,4 @@
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Pythonのjupyter notebookで、UCI machine learning repositoryのあるデータ（'flare.data2.txt'）を重回帰分析すると、エラーが出ます。同じ手順で、"abalone.data.txt"というデータを分析した際には全く問題が無いのですが、なぜかわからずにおります。
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+
Pythonのjupyter notebookで、UCI machine learning repositoryのあるデータ（'flare.data2.txt'）を重回帰分析しております。自作関数によりStepAICで変数選択を行ったのち、信頼区間・予測区間を求めようとすると、エラーが出ます。同じ手順で、"abalone.data.txt"というデータを分析した際には全く問題が無いのですが、なぜかわからずにおります。
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2
2
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3
3
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エラーが出ているのは、マハラノビスの距離を求めるところで、分散共分散行列の逆行列がNANになってしまっている（下記の"mahara is..."以下の出力）ためなのですが、なぜそのようになるのかが分かりません。
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