我正在尝试使用 bootstraping 来估计 Python 中的多重回归系数，但我不知道如何实现它。
我使用 statsmodels.ols(formula = 'Y ~ A * B * C, ... ) 来运行单个模型。如何实现一个 Bootstrap ，返回此普通最小二乘模型返回的所有参数的估计值和置信区间？
我发现 statsmodels 中可能存在引导方法，但我不知道如何导入它以及它是否具有我想要的功能。 scikits 中还有另一个(或几个)，但同样，我不知道如何使用它们来估计许多返回的回归参数。
感谢您的帮助。我完全被难住了——而且对 Python 还很陌生。
最佳答案
您可以使用resample可以通过pip下载安装包。这是 Github 页面:https://github.com/dsaxton/resample .
在 doc文件夹中有一个笔记本，其中包含此类问题的示例(这里我们使用 sklearn 但它也可以适用于 statsmodels)。本质上，您将建模过程定义为完整数据集(包括预测变量和响应变量)的函数，该函数以您喜欢的任何格式返回模型参数(这里我们返回带有系数和截距的字典)，然后重新计算使用bootstrap引导样本上的函数来自resample.bootstrap模块( df 是包含预测变量的 pandas DataFrame ，而 y 是包含响应变量的 Series ):
from resample.bootstrap import bootstrap
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def fitreg(A):
scale = StandardScaler()
reg = LinearRegression(fit_intercept=True)
X_scale = scale.fit_transform(A[:, :A.shape[1]-2])
y = A[:, A.shape[1]-1]
reg.fit(X_scale, y)
return {"coef": reg.coef_, "intercept": reg.intercept_}
boot_coef = bootstrap(a=df.join(y).values, f=fitreg, b=5000)
关于python - 在 Python 中引导多个回归参数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43151401/