statsmodels 的 OLS 不适用于反比例数据？

【问题标题】：OLS of statsmodels does not work with inversely proportional data?statsmodels 的 OLS 不适用于反比例数据？
【发布时间】：2014-09-03 14:10:37
【问题描述】：

我正在尝试使用一些反比例数据执行普通最小二乘回归，但似乎拟合结果错误？

import statsmodels.formula.api as sm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y = np.arange(100, 0, -1)
x = np.arange(0, 100)

result = sm.OLS(y, x).fit()
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(20, 4), sharey=True)
ax.plot(x, result.fittedvalues, 'r-')
ax.plot(x, y, 'x')

fig.show()

【问题讨论】：

标签： python statistics regression linear-regression statsmodels

【解决方案1】：

你没有像documentation suggests那样添加一个常量，所以它试图把整个东西都写成y = m x。你最终得到一个m，它大约是 0.5，因为它已经尽力而为，因为你必须在 0 时为 0，等等。

以下代码（注意导入的变化）

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y = np.arange(100, 0, -1)
x = np.arange(0, 100)
x = sm.add_constant(x)

result = sm.OLS(y, x).fit()
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(10, 8), sharey=True)
ax.plot(x[:,1], result.fittedvalues, 'r-')
ax.plot(x[:,1], y, 'x')

plt.savefig("out.png")

生产

系数为[ 100. -1.]。

【讨论】：