2 Fragen zu Statsmodels

Der Unterschied zwischen `statsmodels.api` und `statsmodels.formula.api` liegt in der Art und Weise, wie Modelle spezifiziert werden. 1. **statsmodels.api**: - Hier werden Modelle direkt mit Arrays oder DataFrames spezifiziert. - Beispiel: ```python import statsmodels.api as sm X = sm.add_constant(X) # Hinzufügen einer Konstanten (Intercept) model = sm.OLS(y, X).fit() ``` 2. **statsmodels.formula.api**: - Hier werden Modelle mit Hilfe von Formeln spezifiziert, ähnlich wie in R. - Beispiel: ```python import statsmodels.formula.api as smf model = smf.ols('y ~ X1 + X2', data=df).fit() ``` Die Wahl zwischen beiden hängt von der Präferenz und der Komplexität der Modellformulierung ab. Formeln können besonders nützlich sein, wenn man mit vielen Prädiktoren oder Interaktionen arbeitet.

Die Methode `smf.ols('V631 ~ V629 + V151 + V120 + V154', data=A08p).fit().summary()` stammt aus der Bibliothek `statsmodels` in Python und wird verwendet, um eine lineare Regressionsanalyse durchzuführen. Hier ist eine Erklärung der einzelnen Komponenten: - `smf.ols`: Dies steht für "ordinary least squares" (gewöhnliche kleinste Quadrate) und ist eine Methode zur Durchführung einer linearen Regression. - `'V631 ~ V629 + V151 + V120 + V154'`: Dies ist die Formel, die die abhängige Variable (`V631`) und die unabhängigen Variablen (`V629`, `V151`, `V120`, `V154`) spezifiziert. - `data=A08p`: Dies gibt den DataFrame an, der die Daten enthält. - `.fit()`: Diese Methode passt das Modell an die Daten an. - `.summary()`: Diese Methode gibt eine Zusammenfassung der Regressionsergebnisse zurück. Die Ausgabe von `.summary()` enthält eine Vielzahl von Informationen, darunter: - Koeffizienten der unabhängigen Variablen - Standardfehler der Koeffizienten - t-Statistiken und p-Werte für die Koeffizienten - R-Quadrat und angepasstes R-Quadrat - F-Statistik und zugehöriger p-Wert - Informationen zur Verteilung der Residuen Diese Zusammenfassung hilft dabei, die Beziehung zwischen der abhängigen und den unabhängigen Variablen zu verstehen und die Signifikanz der einzelnen Prädiktoren zu bewerten. Weitere Informationen findest du in der [Dokumentation von statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html).