olsEx
语法
olsEx(ds, Y, X, [intercept=true], [mode=0])
参数
ds 是存储在元组中的数据源集合。它通常是由 sqlDS 函数生成。
Y 是一个字符串，表示 ds 表中因变量的列名。
X 是字符串标量或向量，表示 ds 表中自变量的列名。
intercept 是一个布尔变量，指示是否包含回归中的截距。默认值是 true。当它为 true 时，系统自动给 X 添加一列 "1" 以生成截距。
mode 是一个整数，默认值为 0，取以下 3 个值之一
-
0：输出一个系数估计向量
-
1：输出一个具有系数估计，标准差，t统计量和p值的表
-
2：输出一个具有 ANOVA（方差分析）、RegressionStat（回归统计）和 Cofficient（系数）的字典，具体含义见下表：
键 ANOVA 对应值：
| Source of Variance | 自由度（Degree of freedom） | 平方和（Sum of Square） | 均方差（Mean of square） | F 统计量 | Significance |
|---|---|---|---|---|---|
| Regression（回归） | 变量个数（p） | 回归平方和（SSR） | 回归均方差（MSR=SSR/R） | MSR 对 MSE 的比值 | 显著性，即统计出的P值 |
| Residual（残差） | 残差自由度（n-p-1） | 残差平方和（SSE） | 残差均方差（MSE=MSE/E） | ||
| Total | 样本自由度 | ||||
| 不包括常数项（n-1） | 总离差平方和（SST） |
键RegressionStat对应值：
| item | 统计值 |
|---|---|
| R2 | R 决定系数，描述回归曲线对真实数据点拟合程度的统计量。范围在 [0,1]之间，越接近1 ，说明对y的解释能力越强，拟合越好。 |
| AdjustedR2 | 经自由度修正后的决定系数，通过样本数量与模型数量对 R-squared 进行修正。 |
| StdError | 回归残差标准误差，残差经自由度修正后的标准差。 |
| Observations | 观察样本个数。 |
键Coefficient对应值：
| 元素 | 说明 |
|---|---|
| factor | 自变量名称 |
| beta | 回归系数估计值 |
| stdError | 回归系数标准误差。标准差越大，回归系数的估计值越不靠谱。 |
| tstat | T 统计值，衡量系数的统计显著性。 |
详情
返回对 X 和 Y 计算普通最小二乘回归的结果。X 和 Y
是分布式表中的列。
注：
-
该函数会将 X 和 Y 中的空值替换为0后进行计算。
-
因为
olsEX不支持输出残差，可以通过 residual 获取残差。
例子
n=10000
ID=rand(100, n)
dates=2017.08.07..2017.08.11
date=rand(dates, n)
vol=rand(1..10 join int(), n)
price=rand(100,n)
t=table(ID, date, vol,price)
saveText(t, "/home/DolphinDB/Data/t.txt");
if(existsDatabase("dfs://rangedb")){
dropDatabase("dfs://rangedb")
}
db = database(directory="dfs://rangedb", partitionType=RANGE, partitionScheme=0 51 101)
USPrices=loadTextEx(dbHandle=db,tableName=`USPrices, partitionColumns=`ID, filename="/home/DolphinDB/Data/t.txt");
ds=sqlDS(<select vol as VS, price as SBA from USPrices where vol>5>)
rs=olsEx(ds, `VS, `SBA, true, 2)
rs;
// output
RegressionStat->
item statistics
------------ ----------
R2 0.000848
AdjustedR2 0.000628
StdError 1.404645
Observations 4535
ANOVA->
Breakdown DF SS MS F Significance
---------- ---- ----------- -------- -------- ------------
Regression 1 7.592565 7.592565 3.848178 0.049861
Residual 4533 8943.739298 1.973029
Total 4534 8951.331863
Coefficient->
factor beta stdError tstat pvalue
--------- -------- -------- ---------- --------
intercept 7.953084 0.04185 190.039423 0
SBA 0.001422 0.000725 1.961677 0.049861