Python:如何评估StatsModels中的残差？

Question

我想评估残差:( y-hat y).

我知道该怎么做:

df = pd.read_csv('myFile', delim_whitespace = True, header = None)
df.columns = ['column1', 'column2']
y, X = ps.dmatrices('column1 ~ column2',data = df, return_type = 'dataframe')
model = sm.OLS(y,X)
results = model.fit()
predictedValues = results.predict()
#print predictedValues
yData = df.as_matrix(columns = ['column1'])
res = yData - predictedValues

我想知道是否有一种方法可以做到这一点(？).

Answer 1

它存储在Results类的resid属性中

同样有一种results.fittedvalues方法,所以你不需要results.predict().