Pandas中怎么进行预测区间估计

在Pandas中进行预测区间估计，可以使用statsmodels库中的回归模型来实现。下面是一个示例：

import pandas as pdimport statsmodels.api as sm# 创建一个DataFramedata = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],        'y': [2, 3, 4, 5, 6]}df = pd.DataFrame(data)# 添加截距列df['intercept'] = 1# 拟合线性回归模型model = sm.OLS(df['y'], df[['intercept', 'x']]).fit()# 进行预测predictions = model.get_prediction(df[['intercept', 'x']])# 获取预测区间的下限和上限pred_ci = predictions.conf_int()# 将预测区间的下限和上限添加到DataFrame中df['lower_ci'] = pred_ci[:, 0]df['upper_ci'] = pred_ci[:, 1]print(df)

在上面的示例中，首先创建了一个DataFrame，并为其添加了一个截距列。然后使用sm.OLS方法来拟合线性回归模型，并对新数据进行预测。最后，通过get_prediction方法获取预测区间的上下限，并将其添加到DataFrame中。