python - 从 statsmodels OLS 结果中打印 'std err' 值

Question

(很抱歉，http://statsmodels.sourceforge.net/ 目前已关闭，我无法访问文档)

我正在使用 statsmodels 进行线性回归，基本上:

import statsmodels.api as sm
model = sm.OLS(y,x)
results = model.fit()

我知道我可以打印出完整的结果集:

print results.summary()

输出如下:

                            OLS Regression Results                            
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Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.952
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.951
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     972.9
Date:                Mon, 20 Jul 2015   Prob (F-statistic):           5.55e-34
Time:                        15:35:22   Log-Likelihood:                -78.843
No. Observations:                  50   AIC:                             159.7
Df Residuals:                      49   BIC:                             161.6
Df Model:                           1                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
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                 coef    std err          t      P>|t|      [95.0% Conf. Int.]
------------------------------------------------------------------------------
x1             1.0250      0.033     31.191      0.000         0.959     1.091
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Omnibus:                       16.396   Durbin-Watson:                   2.166
Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):                3.480
Skew:                          -0.082   Prob(JB):                        0.175
Kurtosis:                       1.718   Cond. No.                         1.00
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Warnings:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.

我需要一种方法来打印仅 coef 和std err 的值。

我可以通过以下方式访问 coef:

print results.params

但我发现没有办法打印出 std err。

我该怎么做？

Answer 1

应用给定的答案 here我用了dir()打印 results 对象的所有属性。

之后我搜索了包含 std err 值的那个，结果是:

print results.bse

(不确定 b 在 bse 中代表什么，但我猜 se 代表“标准错误”)