python中回归的残差标准差

有人知道获取回归的剩余标准误差或回归的标准误差的命令或方法吗

我使用以下命令获得系数和R平方，我想学习一个类似于回归标准误差的命令：

#对于系数：
model=smf.OLS（y，X）.fit（）
打印（模型参数）
#对于R平方：
model=smf.OLS（y，X）.fit（）
打印（model.rsquared）

RSE是对误差标准偏差的估计。 你可以这样做：

import math
import numpy as np


def RSE(y_true, y_predicted):
    """
    - y_true: Actual values
    - y_predicted: Predicted values
    """
    y_true = np.array(y_true)
    y_predicted = np.array(y_predicted)
    RSS = np.sum(np.square(y_true - y_predicted))

    rse = math.sqrt(RSS / (len(y_true) - 2))
    return rse


if __name__ == "__main__":
    y_true = [1, 2, 3]
    y_predicted = [2, 3, 4]
    print(RSE(y_true, y_predicted))

---

RSE是对误差标准偏差的估计。 你可以这样做：

import math
import numpy as np


def RSE(y_true, y_predicted):
    """
    - y_true: Actual values
    - y_predicted: Predicted values
    """
    y_true = np.array(y_true)
    y_predicted = np.array(y_predicted)
    RSS = np.sum(np.square(y_true - y_predicted))

    rse = math.sqrt(RSS / (len(y_true) - 2))
    return rse


if __name__ == "__main__":
    y_true = [1, 2, 3]
    y_predicted = [2, 3, 4]
    print(RSE(y_true, y_predicted))

对于smf.ols适合

# Residual Standard Error of the model
np.sqrt(fitted_model.scale)

对于smf.ols适合

# Residual Standard Error of the model
np.sqrt(fitted_model.scale)

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请重复介绍之旅，尤其是和。特别是，“如何实现此功能？”是堆栈溢出的主题。进行研究，尝试实现，并按照发布指南中的规定发布代码。

print（model.summary（））

请重复介绍教程，尤其是和。特别是，“如何实现此功能？”是堆栈溢出的主题。进行研究，尝试实现，并按照发布指南中的规定发布代码。

print（model.summary（））