如何解决统计模型如何估计参数的标准误差?
我在文档中找不到有关OLS如何估算statsmodels中标准误差的任何规范
import statsmodels.api as sm
data = ... # some pandas.DataFrame with a Y-column
regressors = data.drop(columns=['Y'])
dependant_variable = data['Y']
ols = sm.OLS(dependant_variable,regressors)
result = ols.fit()
print(f"Statmodels get standard error {result.bse}")
他们使用什么算法来计算有问题的标准误差,并且做出什么统计假设?
我可以合并同构性或已知误差方差等假设吗?
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