regresion - ¿Cómo calcular el intervalo de confianza del 99% para la pendiente en un modelo de regresión lineal en python?

regresion lineal simple machine learning

Question

Tenemos la siguiente regresión lineal: y ~ b0 + b1 * x1 + b2 * x2. Sé que la función de regresión en Matlab lo calcula, pero linalg.lstsq de numpy no ( https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/numpy-for-matlab-users.html ).

Answer 1

Puede usar la regresión lineal de scipy, que sí calcula el valor de r / p y el error estándar: http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.stats.linregress.html

EDITAR: como subraya Brian, tuve el código de la documentación scipy:

from scipy import stats
import numpy as np
x = np.random.random(10)
y = np.random.random(10)
 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)

confidence_interval = 2.58*std_err

Answer 2

StatsModels '' RegressionResults tiene un método conf_int() . Aquí un ejemplo que lo usa (versión mínimamente modificada de su ejemplo de Mínimos Cuadrados Ordinarios ):

import numpy as np, statsmodels.api as sm

nsample = 100
x = np.linspace(0, 10, nsample)
X = np.column_stack((x, x**2))
beta = np.array([1, 0.1, 10])
e = np.random.normal(size=nsample)

X = sm.add_constant(X)
y = np.dot(X, beta) + e

mod = sm.OLS(y, X)
res = mod.fit()
print res.conf_int(0.01)   # 99% confidence interval