Statistiche python modelli - termine quadratico in regressione

Question

Ho la seguente regressione lineare:

import statsmodels.formula.api as sm 

model = sm.ols(formula = 'a ~ b + c', data = data).fit() 

voglio aggiungere un termine quadratico per b in questo modello.

C'è un modo semplice per farlo con statsmodels.ols? Esiste un pacchetto migliore che dovrei usare per raggiungere questo obiettivo?

Answer 1

Anche se la soluzione da Alexander sta lavorando, in alcune situazioni non è molto conveniente. Ad esempio, ogni volta che si desidera predire il risultato del modello per nuovi valori, è necessario ricordare di passare entrambi i valori b ** 2 e b che è macchinoso e non dovrebbe essere necessario. Sebbene patsy non riconosca la notazione "b ** 2", riconosce le funzioni numpy. Così, è possibile utilizzare

import statsmodels.formula.api as sm 
import numpy as np 

data = {"a":[2, 3, 5], "b":[2, 3, 5], "c":[2, 3, 5]} 
model = sm.ols(formula = 'a ~ np.power(b, 2) + b + c', data = data).fit() 

In questo modo, quest'ultimo, è possibile riutilizzare questo modello, senza la necessità di specificare un valore per B ** 2

model.predict({"a":[1, 2], "b":[5, 2], "c":[2, 4]}) 

Answer 2

questo dovrebbe funzionare:

data['b2'] = data.b ** 2 
model = sm.ols(formula = 'a ~ b2 + b + c', data=data).fit() 

Answer 3

Il modo più semplice è

model = sm.ols(formula = 'a ~ b + c + I(b**2)', data = data).fit() 

Il I(...) dice fondamentalmente "patsy, per favore smetti di essere intelligente qui e lascia che Python gestisca tutto all'interno di kthx". (More detailed explanation)