Я установил линейную регрессию с помощью функции OLS.fit () Statsmodels, получил оценочные коэффициенты и соответствующие p-значения, вызвав .params и .pvalues классов результатов.
Среди полученных параметров лишь немногие из них являются статистически значимыми (т.е. при уровне значимости 5%), есть ли какая-либо функция, которая может возвращать только значимые параметры?
Попытались вызвать .params после подгонки OLS, но это возвращает ВСЕ коэффициенты.
Y = [1,3,4,5,2,3,4,20,100]
X1 = range(1,10)
X1 = sm.add_constant(X1)
results = sm.OLS(Y,X1).fit()
print(results.summary())
results.params
results.pvalues
Фактические результаты:
results.params returned:
array([-21.30555556, 7.41666667])
results.pvalues returned:
array([0.30606981, 0.06733325])
Ожидаемые результаты:
Возвращать только параметры 7.41666667, поскольку соответствующее значение p значимо при 10%, 0,06733325 меньше 10%