statsmodels.othermod.betareg.BetaResults.get_prediction

BetaResults.get_prediction(exog=None, which='mean', transform=True, row_labels=None, average=False, agg_weights=None, **kwargs)

当端点变换有效时计算预测结果。

Parameters:
exogarray_like, optional

您想要预测的值。

transformbool, optional

如果模型是通过公式拟合的,您是否希望将exog通过公式传递。默认值为True。例如,如果您拟合了一个模型y ~ log(x1) + log(x2),并且transform为True,那么您可以传递一个包含x1和x2在其原始形式中的数据结构。否则,您需要先对数据进行对数转换。

whichstr

要预测的统计量。默认是“mean”。 可用的统计量和选项取决于模型。 参见 model.predict 文档字符串

row_labelslist of str or None

如果提供了row_lables,那么它们将替换生成的标签。

averagebool

如果 average 为 True,则计算平均预测值,即,对每个 exog 进行预测,然后对所有观测值取平均。 如果 average 为 False,则结果是所有观测值的预测值,即与 exog 长度相同。

agg_weightsndarray, optional

聚合权重,仅在 average 为 True 时使用。 权重未归一化。

**kwargs

一些模型可以接受额外的关键字参数,例如偏移量、曝光量或在多部分模型(如零膨胀模型)中的额外外生变量。 请参阅模型的预测方法以获取详细信息。

Returns:
prediction_resultsPredictionResults

预测结果实例包含预测值和预测方差,并且可以根据需求计算置信区间和预测的汇总数据框。

注释

状态: 0.14 版本新增,实验性


Last update: Oct 16, 2024