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scipy回归模型的残差总和

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我正在浏览一个带有python的统计工作簿，有一个练习动手问题，我被卡住了 . 它与泊松回归有关，这里是问题陈述： -

执行以下任务：

  • 从MASS包加载R数据集保险并将数据捕获为pandas数据框

  • 使用自变量，持有者和因变量声明的对数构建泊松回归模型 .

  • 使模型适合数据 .

  • Find the sum of residuals .

我坚持上面的第4点 . 任何人都可以帮助这一步吗？

这是我到目前为止所做的： -

import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
df = sm.datasets.get_rdataset('Insurance', package='MASS', cache=False).data
poisson_model = smf.poisson('np.log(Holders) ~ -1 + Claims', df)
poisson_result = poisson_model.fit()
print(poisson_result.summary())

Here is the output so far :-

现在如何获得残差总和？

python-3.x scipy statistics poisson

2 回答

  • 0

    np.sum（poisson_result.resid）

    工作良好

    你已经使用了错误的变量来构建泊松模型，正如Karthikeyan所指出的那样 . 改用它，

    poisson_model = smf.poisson（'Claims~np.log（Holders）'，df）

    回复于
  • 1

    在poisson_model = smf.poisson（'np.log（Holders）〜-1 Claims'，df）语句中，因变量“Claims”应该在右侧

    poisson_model = smf.poisson（'Claims~np.log（Holders）-1'，df）

    回复于

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