python - 用什么做多重相关？

Question

我正在尝试使用 python 来计算响应数组和一组预测变量数组之间的多元线性回归和多重相关性。我看到了计算多元线性回归的非常简单的示例，这很容易。但是如何计算与 statsmodels 的多重相关性呢？或其他任何东西，作为替代。我想我可以使用 rpy 和 R，但如果可能的话我更愿意留在 python 中。

编辑[说明]:考虑像这里描述的情况:http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/BS704-EP713_MultivariableMethods/除了回归系数和其他回归参数之外，我还想计算预测变量的多个相关系数

Answer 1

您当然可以使用 statsmodels 和 pandas 来做到这一点。这样的事情可能会让你开始

import pandas
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

data = pandas.DataFrame([["A", 4, 0, 1, 27], 
                         ["B", 7, 1, 1, 29], 
                         ["C", 6, 1, 0, 23], 
                         ["D", 2, 0, 0, 20], 
                         ["etc.", 3, 0, 1, 21]], 
                         columns=["ID", "score", "male", "age20", "BMI"])
print data.corr()

model = ols("BMI ~ score + male + age20", data=data).fit()
print model.params
print model.summary()

查看文档:

http://statsmodels.sourceforge.net/devel/

http://pandas.pydata.org/

编辑:我不熟悉多重相关系数这个术语，但我相信这只是多元回归模型 R 平方的平方根不是吗？

print model.rsquared**.5
print model.rsquared_adj**.5

这就是你想要的吗？