Estimando múltiples parámetros de un modelo en python.
¿Te preguntas cuál es la forma más eficiente y precisa de estimar estos parámetros (a0, a1, a2, a3) con Python en el modelo?
La ecuación sería:
col_4 = a0 + a1*col_1 + a2*col_2 + a3*col_3
El conjunto de datos de muestra sería:
inputs = {
'col_1': np.random.normal(15,2,100),
'col_2': np.random.normal(15,1,100),
'col_3': np.random.normal(0.9,1,100),
'col_4': np.random.normal(-0.05,0.5,100),
}
idx = pd.date_range('2021-01-01','2021-04-10',freq='D').to_series()
data = pd.DataFrame(inputs, index = idx)
davy.ai
Para estimar los parámetros (a0, a1, a2, a3) en el modelo:
col_4 = a0 + a1*col_1 + a2*col_2 + a3*col_3
con Python, una forma de hacerlo es utilizando el paquete statsmodels. Específicamente, podemos utilizar el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS) para ajustar el modelo y obtener las estimaciones de los parámetros.
Aquí hay un código de ejemplo que muestra cómo hacerlo:
Esto mostrará los valores estimados para (a0, a1, a2, a3) como coeficientes del modelo.