Почему я получаю те же результаты, когда я использую OLS, используя statsmodels, и PooledOLS, используя scikit? - PullRequest
Новая
       28

Почему я получаю те же результаты, когда я использую OLS, используя statsmodels, и PooledOLS, используя scikit?

1 голос
/ 28 сентября 2019

В настоящее время я занимаюсь проектом машинного обучения с использованием python (здесь начинающий, изучая все с нуля).

Просто хочу узнать, в чем разница между OLS statsmodels и PooledOlS от scikit, используя тот же набор данных панели, что и у меня,Я попробовал оба, и они дали мне те же результаты.Значит ли это, что они по сути делают одно и то же, но из разных пакетов?Должен ли я получить те же результаты?Или я что-то не так делаю?

Мой набор данных выглядит примерно так, как показано ниже: 

                  excessreturnlag1m      ROA  ...  momentum6m  momentum12m
bank  date                                    ...                         
bankA 2019-06-30         -14.564600   0.9795  ...        0.14        -0.24
      2019-05-31           7.522300   0.9795  ...       -0.69        -1.97
      2019-04-30          -2.020400   0.9795  ...        1.36        -1.70
bankB 2019-06-30          -5.969600   0.9915  ...       -0.39        -1.77
      2019-05-31           0.220200   0.9915  ...       -0.24        -2.00
      2019-04-30          -1.900000   0.9915  ...       -0.06        -1.42
bankC 2019-06-30           2.721700   0.9763  ...       -0.38        -1.13
      2019-05-31          -8.418900   0.9763  ...       -1.28        -1.19
      2019-04-30          -1.001100   0.9763  ...       -3.06        -1.16

У меня в настоящее время есть мультииндекс (банк и дата) в моем Dataframe.Должен ли я использовать это для регрессии панели?

Редактировать: ОК, насколько я понимаю, PooledOLS - это "особый" случай множественной линейной регрессии, поэтому он даст те же результаты, что и OLS statsmodels?Поправь меня, если я ошибаюсь!

1 Ответ

0 голосов
/ 28 сентября 2019

OLS : Обычные наименьшие квадраты - это простой метод вычисления .
Реализация может отличаться в зависимости от того, как решить нормальное уравнение , но это может быть ХОРОШО измерить время выполнения, потому что есть различия в сумме расчета.

...