手动更改sm.OLS系数

Question

我正在对状态模型进行多元回归。但是，在预测之前，我想手动修改一个独立变量的系数。我该怎么做？

例如，假设我在4年前的2年时间内对我的数据进行培训。我返回风、雨和太阳的系数。

现在假设我用最近两年的数据训练我的数据，然后再一次得到回归输出中的系数。

如果我想使用第一次回归输出的wind系数和第二次回归的rain和sun系数，如何在使用predict之前手动更改wind

编辑：

回归代码/参数：

model = sm.OLS(y[:train],X[:train]).fit()
predictions = model.predict(X[-test:])

其中X是[['rain','sun','wind']]，y是['growth']

Answer 1

OLS中的预测只是解释变量x dot params的一个线性函数。

my_params = results.params.copy()
my_params[2] = -99999
my_predict = x.dot(my_params)

我建议不要直接更改模型中的任何数字，因为对于更改的模型，任何推断结果都是无效的。

如果您已经知道参数，那么您可以估计一个受限的模型，例如使用GLM.fit_constrained，或者将它们添加到GLM中的偏移量中。