python-3.x - scipy回归模型残差总和

Question

我正在使用 python 浏览统计工作簿，有一个我被困在这个问题上的练习。它与泊松回归有关，这里是问题陈述:-

执行以下任务:

从 MASS 包中加载 R 数据集 Insurance 并将数据捕获为 pandas 数据框

使用对数构建泊松回归模型
自变量，持有人和因变量 claim 。

用数据拟合模型。

求残差总和 .

我坚持上面的第 4 点。任何人都可以帮助完成这一步吗？

这是我到目前为止所做的:-

import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
df = sm.datasets.get_rdataset('Insurance', package='MASS', cache=False).data
poisson_model = smf.poisson('np.log(Holders) ~ -1 + Claims', df)
poisson_result = poisson_model.fit()
print(poisson_result.summary())

现在如何获得残差总和？

Answer 1

np.sum(poisson_result.resid)

工作正常

正如 Karthikeyan 所指出的，您使用了错误的变量来构建泊松模型。
改用这个，

poisson_model = smf.poisson('Claims ~ np.log(Holders)',df)