python - 如何计算 python 线性回归模型中斜率的 99% 置信区间？

Question

我们有以下线性回归:y ~ b0 + b1 * x1 + b2 * x2。我知道 Matlab 中的回归函数会计算它，但 numpy 的 linalg.lstsq 不会(https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/numpy-for-matlab-users.html)。

Answer 1

StatsModels 的 RegressionResults 有一个 conf_int()方法。这里有一个使用它的例子(他们的 Ordinary Least Squares 例子的最小修改版本):

import numpy as np, statsmodels.api as sm

nsample = 100
x = np.linspace(0, 10, nsample)
X = np.column_stack((x, x**2))
beta = np.array([1, 0.1, 10])
e = np.random.normal(size=nsample)

X = sm.add_constant(X)
y = np.dot(X, beta) + e

mod = sm.OLS(y, X)
res = mod.fit()
print res.conf_int(0.01)   # 99% confidence interval