statsmodels.regression.rolling.RollingWLS.fit¶

RollingWLS.fit(method='inv', cov_type='nonrobust', cov_kwds=None, reset=None, use_t=False, params_only=False)[source]¶

估计模型参数。

Parameters:¶

method{‘inv’, ‘lstsq’, ‘pinv’}

计算模型参数时使用的方法。

• ‘inv’ - 使用移动窗口内积和矩阵求逆。 这种方法是最快的，但可能比其他方法的准确性低。

• ‘lstsq’ - 使用 numpy.linalg.lstsq

• ‘pinv’ - 使用 numpy.linalg.pinv。此方法与非移动回归估计器中的默认估计器匹配。

cov_type{‘nonrobust’, ‘HCCM’, ‘HC0’}

协方差估计器：

• nonrobust - 经典的OLS协方差估计器

• HCCM, HC0 - 白色异方差稳健协方差

cov_kwdsdict

未使用

resetint, optional

重新计算用于估计模型参数的移动窗口内积的时间间隔。较小的值可以提高准确性，尽管在实际应用中不需要设置此参数。

use_tbool, optional

指示在计算p值时使用学生t分布的标志。

params_onlybool, optional

指示仅应计算参数的标志。避免计算所有其他统计数据或执行推理。

Returns:¶

RollingRegressionResults

估计结果，其中所有样本前值均为空值填充。