Я пытаюсь запустить множественную регрессию для группы, используя инструкции в следующем посте: Как применить OLS из statsmodels к groupby .Мой фрагмент кода выглядит следующим образом:
for coins in df_raw.symbol.unique():
tempdf = df_raw[df_raw.symbol == coins]
y = (df_raw['Lagged return']).astype(float)
x1 = (df_raw['Excess daily return']).astype(float)
x2 = (df_raw['Excess weekly return']).astype(float)
x3 = (df_raw['Excess monthly return']).astype(float)
x4 = (df_raw['Trading vol / mkt cap']).astype(float)
x5 = (df_raw['Std dev']).astype(float)
x6 = (df_raw['Residual risk']).astype(float)
result = smf.ols(formula='y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6', data=df_raw).fit()
print(result.params)
print(result.summary())
Однако, когда я запускаю регрессию, я получаю точно такой же результат регрессии, повторяющийся для каждой отдельной группы в кадре данных (несмотря на то, что базовые данные различны.)
Intercept 0.010033
x1 -0.000214
x2 -0.000014
x3 -0.000094
x4 -0.001902
x5 -0.000009
x6 -0.000006
Кто-нибудь может посоветовать, где я иду не так?Заранее спасибо!