statsmodels.multivariate.multivariate_ols._MultivariateOLS¶

class statsmodels.multivariate.multivariate_ols._MultivariateOLS(endog, exog, missing='none', hasconst=None, **kwargs)[source]¶

多元线性模型通过最小二乘法

Parameters:¶

endogarray_like

因变量。一个 nobs x k_endog 数组，其中 nobs 是观测值的数量，k_endog 是因变量的数量

exogarray_like

自变量。一个 nobs x k_exog 数组，其中 nobs 是观测值的数量，k_exog 是自变量的数量。默认情况下不包含截距，应由用户添加（使用公式指定的模型默认包含截距）

Attributes:¶

endogndarray

查看参数。

exogndarray

查看参数。

方法

fit([method])	拟合模型到数据。
from_formula(公式, 数据[, 子集, 删除列])	从公式和数据框创建模型。
predict(params[, exog])	模型拟合后，predict 返回拟合值。

属性

endog_names	内生变量的名称。
exog_names	外生变量的名称。