从OLS得到一个不同于的简单预测。6至。8个StatsModels

很抱歉交叉发布此消息,但无法通过。我无法从预测函数中获得输出:

我有一个用于SM的OLS模型。现在不在工作。8大熊猫从19.2只增加到20.3只,所以这可能是问题所在?

我只是不明白我需要为预测方法提供什么。 因此,我的模型创建如下所示:

def fit_line2(x, y):
X = sm.add_constant(x, prepend=True) #Add a column of ones to allow the calculation of the intercept
ols_test = sm.OLS(y, X,missing='drop').fit()
"""Return slope, intercept of best fit line."""
X = sm.add_constant(x)
return ols_test

这很好,我得到了一个模型,可以很好地看到摘要。 我过去这样做是为了通过使用我在SM中工作的最新值(我想预测它)提前一个时期进行预测。6. 预测如下所示:

 yrahead=ols_test.predict(ols_input)

ols输入是从熊猫DF创建的:

 ols_input=(sm.add_constant(merged2.lastqu[-1:], prepend=True))

 lastqu
 2018-12-31 13209.0  
 type:
 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

调用预测为:

yrahead=ols_test.predict(ols_input)

这给了我一个错误: 值错误:形状(1,1)和(2,)未对齐:1(尺寸1)!=2(尺寸0)

我尝试通过将ols_输入更改为:

13209.0
Type: 
<class 'numpy.float64'>

这给了我一个类似的错误: 值错误:形状(1,1)和(2,)未对齐:1(尺寸1)!=2(尺寸0)

不知道该去哪里?

上面的基本DataFrame表(merged2)看起来像,因此最后一行lastqu列包含我要预测的单位值:

               Units      lastqu    Uperchg  lqperchg
2000-12-31  19391.000000      NaN      NaN       NaN
2001-12-31  35068.000000   5925.0    80.85       NaN
2002-12-31  39279.000000   8063.0    12.01     36.08
2003-12-31  47517.000000   9473.0    20.97     17.49
2004-12-31  51439.000000  11226.0     8.25     18.51
2005-12-31  59674.000000  11667.0    16.01      3.93
2006-12-31  58664.000000  14016.0    -1.69     20.13
2007-12-31  55698.000000  13186.0    -5.06     -5.92
2008-12-31  42235.000000  11343.0   -24.17    -13.98
2009-12-31  40478.333333   7867.0    -4.16    -30.64
2010-12-31  38721.666667   8114.0    -4.34      3.14
2011-12-31  36965.000000   8361.0    -4.54      3.04
2012-12-31  39132.000000   8608.0     5.86      2.95
2013-12-31  43160.000000   9016.0    10.29      4.74
2014-12-31  44520.000000   9785.0     3.15      8.53
2015-12-31  49966.000000  10351.0    12.23      5.78
2016-12-31  53752.000000  10884.0     7.58      5.15
2017-12-31  57571.000000  12109.0     7.10     11.26
2018-12-31           NaN  13209.0      NaN      9.08

所以我用OLS来预测2018年的机组

我坦率地承认,我并不真正理解SM的原因。6按它的方式工作,但它做到了!