Левое значение для константы линейной регрессии в statsmodel

Question

Я проверяю несколько нулевых гипотез. Я использую следующий код, и я понял, что P-значения, которые я получил, являются двусторонними P-значениями для t-статистики параметров.

Я хотел бы получить значение для нулевого hp - -> h0: константа регрессии <= 0 (тест левого хвоста для константы регрессии) </p>

Есть ли кто-нибудь, кто знает, как настроить следующий тест?

Здесь под кодом:

импорт statsmodels.api в виде sm

y = np.array (избыток_turn_fund, dtype = float)

x = np.array (два, dtype = float)

model_p1 = sm.OLS (y, x) .fit (cov_type = 'HA C', cov_kwds = {'maxlags': 1})

model.append (model_p1)

Заранее благодарю всех.

Answer 1

statsmodels в настоящее время не позволяет t_test в модели иметь альтернативу неравенства.

Обходной путь - разделить значение p на 2, предполагая, что оценка и статистика c находятся в правильных хвостах.

В качестве альтернативы, для одного параметра вы можете использовать tvalue и пересчитать p-значение, но используя только один хвост нормального или t-распределения.

старый открытый выпуск https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/1193