查找 ANOVA 第一线性模型的 F 统计值答案

【问题标题】：Find the F-statistic value for ANOVA first linear model查找 ANOVA 第一线性模型的 F 统计值
【发布时间】：2018-12-08 04:28:48
【问题描述】：

我正在查看有关 python 主题的统计信息。我一只手就被击中了。

问题陈述：

对使用 mtcars 数据集时获得的第一个线性模型执行 ANOVA。 显示 F 统计值。

我为问题陈述做了什么：

import statsmodels.api as sm    
import statsmodels.formula.api as smf    
from statsmodels.stats import anova

mtcars_data = sm.datasets.get_rdataset("mtcars").data    
print(mtcars_data.columns)

mt_model1 = smf.ols('mpg ~ cyl', mtcars_data ).fit()    
print(anova.anova_lm(mt_model1))

如何显示上述问题的 F 统计量？

【问题讨论】：

如果只是文本，请不要发布输出的屏幕截图。将输出文本键入/复制到问题中。

标签： python python-3.x machine-learning statistics statsmodels

【解决方案1】：

因此，如果您想从 cyl 属性的 anova 表中获取 F Statistic 值，则类似这样

print(anova.anova_lm(mt_model1).F["cyl"])

【讨论】：

我已经尝试过你的代码，即使测试用例对于问题陈述失败

【解决方案2】：

由于您已经在 mt_model1 中使用所需变量拟合了模型，因此您可以直接调用 F-statistic，

print(mt_model1.fvalue)

当您的模型中有多个预测变量时，也可以使用此方法。

【讨论】：

我已经尝试了上面的行，但问题的测试用例仍然失败
当您询问一种显示 F 统计量的方法时，无法清除问题。但是，如果您需要运行比输出更详细的 ANOVA，您可以尝试 print(mt_model1.summary())
问题陈述是对使用 mtcars 数据集时获得的第一个线性模型执行 ANOVA 并显示 F 统计值。 'mtcars'是一个数据集，使用该数据集生成方差分析模型并显示F-statistic值。

【解决方案3】：

经过多次试验得到了这个。

    import statsmodels.api as sm
    from statsmodels.formula.api import ols

    mtcars = sm.datasets.get_rdataset('mtcars').data

    lm = ols('mpg ~ wt', mtcars).fit()
    av = sm.stats.anova_lm(lm,type=2)
    print(av.F.wt)

【讨论】：

【解决方案4】：

请在下面找到对我有用的代码，我通过了handon。我认为他们只要求提供 wt 变量的 F-statics 值，最后一个 print 语句在输出文件中给出。

#Write your code here
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
from statsmodels.stats import anova

mtcars_data = sm.datasets.get_rdataset("mtcars").data
#mt_model1 = smf.ols('mpg ~ cyl', mtcars_data ).fit()

#print(mt_model1.fvalue)

lm = smf.ols('mpg ~ wt', mtcars_data).fit()
av = sm.stats.anova_lm(lm)
print(av.F.wt)

【讨论】：

【解决方案5】：

如果您正在寻找基于对数值的模型拟合，除上述之外，您需要使用 Log 和以下代码来拟合模型。

import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
from statsmodels.stats import anova
import numpy as np

mtcars_data = sm.datasets.get_rdataset("mtcars").data
#mt_model1 = smf.ols('mpg ~ cyl', mtcars_data ).fit()

#print(mt_model1.fvalue)

lm = smf.ols('np.log(mpg) ~ np.log(wt)', mtcars_data).fit()
av = sm.stats.anova_lm(lm)
print(av.F['np.log(wt)'])

【讨论】：