statsmodels.regression.linear_model.OLSResults.outlier_test¶

OLSResults.outlier_test(method='bonf', alpha=0.05, labels=None, order=False, cutoff=None)[source]¶

根据方法测试异常值的观察结果。

Parameters:¶

methodstr

用于异常值检测的方法。必须是以下之一：

• 邦费罗尼 : 一步校正

• sidak : 一步校正

• holm-sidak :

• holm :

• 西姆斯-霍赫贝格 :

• 霍梅尔 :

• fdr_bh : Benjamini/Hochberg（本杰明/霍赫贝格）

• fdr_by : Benjamini/Yekutieli

详情请参见 statsmodels.stats.multitest.multipletests。

alphafloat

族错误率（FWER）。

labelsNone or array_like

如果标签不是None，那么它将被用作返回的pandas DataFrame的索引。另请参见下面的返回部分。

orderbool

是否按学生化残差的绝对值对结果进行排序。如果提供了标签，它们也将被排序。

cutoffNone or float in [0, 1]

如果 cutoff 不是 None，则返回仅包括多重检验校正后的 p 值严格低于 cutoff 的观测值。如果 t，则返回的数组或数据框可能为空。

Returns:¶

array_like

返回一个ndarray或DataFrame，如果labels不为None。 将尝试从model_results中获取labels（如果可用）。列分别是学生化残差、未调整的p值和根据方法调整后的p值。

注释

未调整的p值是 stats.t.sf(abs(resid), df) 其中 df = df_resid - 1。