我使用statmodels回归拟合和numpy polyfit得到了两个不同的截距值。该模型是一个单变量的简单线性回归。
根据我使用的statsmodels回归：
results1 = smf.ols('np.log(NON_UND) ~ (np.log(Food_consumption))', data=Data2).fit()在那里我收到以下结果：
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
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Intercept 5.4433 0.270 20.154 0.000 4.911 5.976
np.log(Food_consumption) 1.1128 0.026 42.922 0.000 1.062 1.164当绘制数据并使用numpy polyfit添加趋势线时，我收到了不同的截距值：
x = np.array((np.log(Data2.Food_consumption)))
y = np.array((np.log(Data2.NON_UND)*100))
z = np.polyfit(x, y, 1)
array([ 1.11278898, 10.04846693])为什么我会得到两个不同的截距值？
先谢谢你了！
1条答案
按热度按时间j1dl9f461#
这是因为您在第一次和第二次回归中使用了不同的线性模型。在第一次回归中，你对因变量和自变量都取对数，而在第二次回归中，你没有，另外，你把y乘以100。
为了获得与第二个规格中的第一个回归相同的结果，您需要确保回归模型与第一个完全相同。我建议你这样做：
第二个函数的输出应该和第一个函数的输出一样。