statsmodel：模拟数据并运行简单线性回归

Question

我是python statsmodels包的新手。我试图模拟一些与log（x）线性相关的数据，并使用statsmodels公式接口运行一个简单的线性回归。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.formula.api as smf

B0 = 3
B1 = 0.5
x = np.linspace(10, 1e4, num = 1000)
epsilon = np.random.normal(0,3, size=1000)

y=B0 + B1*np.log(x)+epsilon
df1 = pd.DataFrame({'Y':y, 'X':x})

model = smf.OLS ('Y~np.log(X)', data=df1).fit()

我得到以下错误：

^{pr2}$

我检查了文件，一切似乎都是对的。我花了很长时间试图弄明白为什么我会犯这些错误，但还是搞不懂。非常感谢你的帮助。在

Answer 1

在statsmodels.formula.apiols方法是小写的。 在statsmodels.apiOLS都是大写字母。 你需要。。。在

model = smf.ols('Y~np.log(X)', data=df1).fit()