借鑑一位博主的文章，結合兩篇，用於實現python**，本人親測，可以跑通。
這位博主的**字母有連一起的，以下是我親測的**：
import pandas as pdimport numpy as np
from patsy import dmatrices
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
import statsmodels.api as sm
import scipy.stats as stats
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.mlab as mlab
import scipy.io
plt.rcparams[
'font.sans-serif']=
['simhei'
]plt.rcparams[
'axes.unicode_minus']=
false
# 資料讀取
# #ccpp = pd.read_excel( 'ccpp.xlsx')ccpp.describe()
# data = scipy.io.loadmat('encdata-2hp.mat') # 讀取mat檔案
# # path = scio.loadmat('fft-2hp.mat')['fft-2hp']
# print(data)
# train1=data['train3hp']
# test1=data['test3hp']
# train_y=data['train_y3hp']
# test_y=data['test_y3hp']
# data1=train1[:,1]
# print("train1",train1.shape)
# print("data",data1.shape)
# # sns.pairplot(data)
# # plt.show()
# #y, x = dmatrices( data1, data = train1, return_type= 'dataframe')
# fit2 = sm.formula.ols( data1,data = train1).fit()
# print("fit2",fit2)
# fit2.summary()
# pred2 = fit2.predict()
# print("pred2",pred2)
## np.sqrt(mean_squared_error(train1.pe, pred2))
# resid = fit2.resid
# plt.scatter(fit2.predict(), (fit2.resid-fit2.resid.mean())/fit2.resid.std())
# plt.xlabel( '**值')
# plt.ylabel( '標準化殘差')
## # 新增水平參考線
## plt.axhline(y = 0, color = 'r', linewidth = 2)
# plt.show()
ccpp = pd.read_excel(
'ccpp.xlsx'
)ccpp.describe(
)sns.pairplot(ccpp)
plt.show(
)# 發電量與自變數之間的相關係數
ccpp.corrwith(ccpp.pe)
y, x = dmatrices(
'pe~at+v+ap'
, data = ccpp, return_type=
'dataframe'
)# 構造空的資料框
vif = pd.dataframe(
)vif[
"vif factor"]=
[variance_inflation_factor(x.values, i)
for i in
range
(x.shape[1]
)]# vif[ "features"] = x.columnsvif
# print(vif[ "features"])
# 構造pe與at、v和ap之間的線性模型
fit = sm.formula.ols(
'pe~at+v+ap'
,data = ccpp)
.fit(
)fit.summary(
("fit"
,fit)
# 計算模型的rmse值
pred = fit.predict(
)np.sqrt(mean_squared_error(ccpp.pe, pred)
)# 離群點檢驗
outliers = fit.get_influence(
)# 高槓桿值點（帽子矩陣）
leverage = outliers.hat_matrix_diag
# dffits值
dffits = outliers.dffits[0]
# 學生化殘差
resid_stu = outliers.resid_studentized_external
# cook距離
cook = outliers.cooks_distance[0]
# covratio值
covratio = outliers.cov_ratio
# 將上面的幾種異常值檢驗統計量與原始資料集合並
contat1 = pd.concat(
[pd.series(leverage, name =
'leverage'),
pd.series(dffits, name =
'dffits'),
pd.series(resid_stu,name =
'resid_stu'),
pd.series(cook, name =
'cook'),
pd.series(covratio, name =
'covratio'),
],axis =1)
ccpp_outliers = pd.concat(
[ccpp,contat1]
, axis =1)
ccpp_outliers.head(
("contat1"
,contat1)
# 重新建模
fit2 = sm.formula.ols(
'pe~at+v+ap'
,data = ccpp_outliers)
.fit(
)fit2.summary(
)# 計算模型的rmse值
pred2 = fit2.predict(
)np.sqrt(mean_squared_error(ccpp_outliers.pe, pred2)
)resid = fit2.resid
# 標準化殘差與**值之間的散點圖
plt.scatter(fit2.predict(),
(fit2.resid-fit2.resid.mean())
/fit2.resid.std())
plt.xlabel(
'**值'
,fontdict=
)plt.ylabel(
'標準化殘差'
,fontdict=
)# 新增水平參考線
plt.axhline(y =
0, color =
'r', linewidth =2)
plt.show(
)
基於python的異方差檢驗 講講異方差的檢驗
我們前面講了異方差，也講了怎麼用圖示法來判斷是否有異方差，這一篇來講講怎麼用統計的方法來判斷有沒有異方差。關於檢驗異方差的統計方法有很多，我們這一節只講比較普遍且比較常用的white test 懷特檢驗 假設現在我們做了如下的回歸方程 如果要用懷特檢驗檢驗上述方程有沒有異方差，主要分以下幾個步驟 1...
理解異方差
這個單詞特別長，它的中文名叫做異方差，它是怎麼來的呢？細細道來。我們使用最小二乘法的時候有乙個基本假定，其他變數對於模型的影響是常數 u 比如在模型 y 0 1x u 裡面我們假定除了 x 以外，其他影響 y的東西都是常數，合起來就是 u 在這個假設下最小二乘法能夠順利進行，也能保障無偏性和一致性。...
異方差性質
殘差序列的異方差性 異方差的影響 使用arima模型擬合非平穩序列時，對殘差序序列有乙個重要假定 殘差序列為零均值白雜訊序列。換言之，殘差序列要滿足如下三個假定條件。1 零均值 2 純隨機 3 方差齊性 如果方差齊性假定不成立，即隨機誤差的方差不在是常數，它會隨時間的變化而變化，可以表示為時間的某個...