Проверка нулевой гипотезы о том, что коэффициент регрессии равен ненулевому значению в statsmodels OLS

Question

В Python statsmodels, вызов summary() в модели OLS дает значение p для коэффициентов, равных нулю. Есть ли способ проверить, что коэффициент равен некоторому ненулевому значению?

Этот перекрестный вопрос показывает, что offset() может использоваться для этого в R.

Answer 1

Вы можете использовать трюк для повторного преобразования y~x в y - T*x ~ x, где T - проверенное значение.

Если вы хотите быть более формальным, вы можете взять коэффициент и его стандартную ошибку и вычислить
t = \ frac {\ hat \ beta - \ beta_ {H_0}} {s.e (\ hat \ beta)}
, а затем df для t такие же, как и для теста с H_0 = 0 .
Кроме того, вы можете получить значение p из значения t, используя функцию pt().

Answer 2

statsmodels включает несколько методов проверки гипотез в классах результатов. Они в основном основаны на тесте Вальда и позволяют очень легко проверить линейную гипотезу параметров.

см., Например, t_test https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.OLSResults.t_test.html

Простой пример равен results.t_test("x1 = 1"), когда существует переменная с именем "x1".

https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/3676 - это вопрос с часто задаваемыми вопросами, в котором представлен некоторый обзор существующих и планируемых проверок гипотез после оценки модели