【python】 最小二乗法の計算｜statsmodelsのsm.OLS()

経済統計の使い方では、経済統計の入手法から分析法まで解説しています。

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データは、以下のデータを使います。GDP（国内総生産）と消費のデータです。

import pandas as pd
cp=pd.read_csv("cp.csv")

cp.describe()

データの概要は以下の通りです。０列目は日付（年）のデータが入っています。時系列データとして使う場合はさらに処理をする必要がありますが、ここではこのままにしておきます。

最小二乗法を実行するコマンドは以下の通りです。

import statsmodels.api as sm
cpmodel= sm.OLS(cp.CP95,sm.add_constant(cp.GDP95))
results=cpmodel.fit()
print(results.summary())

経済学でよく使う回帰分析では、statsmodelsが使われます。最小二乗法の核となる式は以下です。

sm.OLS(被説明変数,add_constant（説明変数））

add_constantを使うことにより、定数項が付加されます。定数項をa,GDP95の係数をbとして以下の式を推計することになります。

$ CP95=a+b GDP95 $

推計結果をresultsという変数に入れ、その概要（summary)をprintコマンドで出力しています。

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