Phòng Thí Nghiệm OLS | Python Data Analytics

Phòng Thí Nghiệm Hồi Quy OLS

Click vào canvas để thêm điểm — đường hồi quy tự động cập nhật

Điểm:0

R² =—

Cần ≥ 2 điểm

Bảng Kết Quả OLS

β₀ (Intercept)—

β₁ (Slope)—

R²—

n (Số quan sát)0

R² đo lường mức độ biến thiên của Y được giải thích bởi X. R² = 1.0 nghĩa là khớp hoàn hảo.

Đường đỏ đứt = phần dư (residual) — khoảng cách từ điểm thực tế đến đường hồi quy.

statsmodels Code

import statsmodels.api as sm

import numpy as np

# Click vào canvas để thêm điểm dữ liệu

X = []

Y = []

# Thêm hằng số (intercept) cho statsmodels

X_const = sm.add_constant(X)

# Ước lượng mô hình OLS

model = sm.OLS(Y, X_const)

results = model.fit()

print(results.summary())

Lý thuyết & Ứng dụng: Ordinary Least Squares (OLS)