Leer un resumen en Python

Cada bloque de la tabla responde una pregunta distinta.

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

rng = np.random.default_rng(2)
x = rng.normal(size=(50, 2))
y = 2 + 3 * x[:, 0] - 1.5 * x[:, 1] + rng.normal(0, 0.5, size=50)

modelo = sm.OLS(y, sm.add_constant(x)).fit()
texto = modelo.summary().as_text()

print(len(texto.splitlines()), "líneas del resumen")
print(round(modelo.aic, 2), round(modelo.bic, 2))
print(round(modelo.mse_resid, 4), modelo.df_resid, modelo.df_model)
print(modelo.tvalues.round(2))

Cómo funciona

El bloque de coeficientes es estimación, error, t y p.
R-cuadrada y F evalúan el modelo como un todo.
Durbin-Watson y Jarque-Bera señalan problemas de supuestos.

Palabras clave y builtins usados aquí

as
len
print
round

El intento, en números

Líneas: 14
Caracteres a escribir: 458
Tokens: 163
Ritmo de tres estrellas: 105 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 105 tokens por minuto, este intento toma unos 93 segundos.

Escribe este fragmento

Paso 3 de 3 en Modelos lineales; paso 3 de 19 en Estadística con statsmodels.

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