1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Phân tích chuỗi thời gian với Python
Connected

Exercise

Xem R-Squared của một mô hình hồi quy

R-squared cho biết dữ liệu khớp với đường hồi quy chặt chẽ đến mức nào, vì vậy trong hồi quy đơn, R-squared có liên hệ với hệ số tương quan giữa hai biến. Cụ thể, độ lớn của tương quan bằng căn bậc hai của R-squared và dấu của tương quan trùng với dấu của hệ số hồi quy.

Trong bài tập này, bạn sẽ bắt đầu sử dụng gói thống kê statsmodels, gói này thực hiện phần lớn các mô hình và kiểm định thống kê quen thuộc trong R và các phần mềm như SAS và MATLAB.

Bạn sẽ lấy hai chuỗi, x và y, tính tương quan của chúng, rồi hồi quy y theo x bằng hàm OLS(y,x) trong thư viện statsmodels.api (lưu ý biến phụ thuộc, hay biến ở vế phải y, là đối số đầu tiên). Phần lớn hồi quy tuyến tính có một hằng số là hệ số chặn (\(\small \alpha\) trong phương trình \(\small y_t=\alpha + \beta x_t + \epsilon_t\)). Để bao gồm hằng số khi dùng hàm OLS(), bạn cần thêm một cột gồm toàn giá trị 1 vào vế phải của phương trình hồi quy.

Mô-đun statsmodels.api đã được nhập sẵn với tên sm.

Instructions

100 XP
  • Tính hệ số tương quan giữa x và y bằng phương thức .corr().
  • Chạy hồi quy:
    • Trước tiên chuyển Series x thành DataFrame dfx.
    • Thêm hằng số bằng sm.add_constant(), gán vào dfx1
    • Hồi quy y theo dfx1 bằng sm.OLS().fit().
  • In kết quả hồi quy và so sánh R-squared với hệ số tương quan.