修复状态模型ols中的截距

Question

在Python的statsmodels.formula.api中，ols功能自动包含和估计一个拦截：

results = sm.ols(formula="s ~ x + y + z", data=somedata).fit()
results.params
(* Intercept 0.632646, x -1.258761, y 0.465076, z 0.497991 *)

因为我把它用在线性概率模型中，有没有办法把截距修正到0.5？

Answer 1

您可以在两个步骤中再现此行为：

1. 从目标中减去predefined_intercept
2. 不拦截OLS :在公式中包括"-1“

最起码的例子：

from statsmodels.formula.api import ols
import pandas as pd
import numpy as np

n_samples = 100
predefined_intercept = 0.5

somedata = pd.DataFrame(np.random.random((n_samples, 3)), columns = ['x', 'y', 'z'])
somedata['s'] = somedata['x'] - 2 * somedata['y'] + 5 * somedata['z'] - predefined_intercept

results = ols(formula="s ~ x + y + z - 1", data=somedata).fit()
print(results.params)

输出：

x    0.671561
y   -2.315076
z    4.759542

更详细的解释请参见官方的公式示例记事本。