我正在尝试将此功能移植到python中
> x <- 0:10
> y <- x**2
> lm(y ~ ns(x,df=2))例如：
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
x = pd.DataFrame(np.arange(11))
y = x**2
formula="y ~ cr(x, df = 3)"
reg = smf.ols(formula,data=x).fit()
print(res.summary())然而，在这个python公式中，我不能设置df〈3。有什么建议吗？我如何在python中拥有一个具有两个自由度的自然样条，并在patsy中将其作为一个R型方程使用？
1条答案
按热度按时间ee7vknir1#
这些显然产生了不同的基础：我不知道有什么不同，但下面的探索可能会有所帮助。
注意，
cr模拟mgcv的基本结构（参见here;除了Simon Wood书之外，还讨论了here），而ns()是基于B样条构建的自然样条。我相信splines::bs()和patsy.bs会完美匹配，但不存在patsy.ns。