1 Câu hỏi: Độ dốc của đường hồi quy sử dụng numpy / pandas

câu hỏi được tạo ra tại Wed, May 8, 2019 12:00 AM

Tôi đang cố gắng viết một đoạn mã đưa ra hai danh sách các số, tìm thấy hệ số beta . Điều này có thể được thực hiện bằng cách tìm độ dốc của đường hoặc bằng cách sử dụng hiệp phương sai của hai danh sách. Tôi đã thử np.cov() nhưng nó cho tôi kết quả khác với mong đợi (giá trị phải gần bằng 1). Hàm slope của Excel đang tính toán chính xác nhưng tôi đang cố gắng thực hiện tương tự điều trong numpy. Làm cách nào để tính độ dốc với nhiều điểm tương tự như hàm excel làm gì?

# both of these are lists (same size) of numbers 
bmreturns = merged['Close-bm'].pct_change()
stockreturns = merged['Close-s'].pct_change()

# incorrect value (too small) - maybe because it's normalized
print(bmreturns.cov(stockreturns))

##=SLOPE({2,4,6}, {10,20,30}) = 0.2
    
0
  1. bạn có thể hiển thị một ví dụ tối thiểu về mã của mình không?
    2019-05-08 15: 59: 34Z
  2. @ vlizana Hai danh sách tôi có cả hai đều có độ dài > 400 vì vậy tôi không thể dán tất cả ở đây với đầu ra dự kiến. Một ví dụ sẽ là hàm độ dốc tôi liên kết
    2019-05-08 16: 02: 58Z
1 Câu trả lời                              1                         

Khi đọc trang WikiPedia về hồi quy đơn giản , điều đó trở nên rõ ràng rằng

beta = cov (x, y) /var (x)

Bạn chỉ tính toán cov (x, y) nhưng không chia cho var (x)

Một giải pháp sẽ là

bmreturns.cov(stockreturns) / bmreturns.var()

    
0
2019-05-08 16: 11: 30Z
nguồn đặt đây