你好! 使用 Python 写 OLS 模型可以使用 statsmodels 库中的 OLS 模块。
首先，你需要导入所需的库：
import statsmodels.api as sm
然后，准备你的自变量和因变量的数据。这些数据可以使用 Pandas 等工具进行读取。自变量应该被存储在一个矩阵中，因变量应该被存储在一个向量中。
接下来，使用 OLS 模块的 fit() 函数来拟合模型。它接受自变量和因变量的数据作为输入，并返回一个 OLS 对象，其中包含模型的各种统计信息。
model = sm.OLS(endog=y, exog=X).fit()
最后，你可以使用 OLS 对象的 summary() 方法来查看模型的统计摘要，包括回归系数、偏差、F 值等。
print(model.summary())
如果你想查看单个回归系数的值，可以使用 params 属性：
print(model.params)
希望这对你有帮助!
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