如何在 python 中使用 statsmodels 保存 OLS 估计的系数的变量显着性？
How to save in a variable significance of a coefficient estimated by OLS using statsmodels in python?
我使用 statsmodels.formula.api 执行线性回归 (OLS) 并按以下方式显示参数和摘要：
result = sm.ols(formula="items ~ views + price", data=nvo).fit()
print result.params
这很有用，但我想将价格系数的重要性保存在变量中，如何访问摘要对象的元素？具体如何保存R平方、显着性和置信区间？
哦，我设法回答了我自己的问题。
您只需继续执行以下操作：
print result.pvalue
print result.conf_int()
print result.rsquared
我使用 statsmodels.formula.api 执行线性回归 (OLS) 并按以下方式显示参数和摘要：
result = sm.ols(formula="items ~ views + price", data=nvo).fit()
print result.params
这很有用，但我想将价格系数的重要性保存在变量中，如何访问摘要对象的元素？具体如何保存R平方、显着性和置信区间？
哦，我设法回答了我自己的问题。 您只需继续执行以下操作：
print result.pvalue
print result.conf_int()
print result.rsquared