多元回归系数的标准误差

Question

我使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行了多元回归并获得了回归系数:

    import numpy as np
    from sklearn import linear_model
    clf = linear_model.LinearRegression()
    TST = np.vstack([x1,x2,x3,x4])
    TST = TST.transpose()
    clf.fit (TST,y)
    clf.coef_

现在,我需要这些相同系数的标准误差.我怎样才能做到这一点？非常感谢.

Answer 1

基于这个统计问题和维基百科，我最好的猜测是：

MSE = np.mean((y - clf.predict(TST).T)**2)
var_est = MSE * np.diag(np.linalg.pinv(np.dot(TST.T,TST)))
SE_est = np.sqrt(var_est)

然而，我的线性代数和统计数据都很差，所以我可能会遗漏一些重要的东西。另一种选择可能是引导方差估计。