线性回归（OLS）：使用Statsmodel summary_Frame（）不能正确计算置信区间。

Question

不正确的置信区间

我想从python中的OLS模型计算我的预测值的置信区间。我在statmodel中发现了一个函数，该函数可帮助您使用get_prediction（）然后summary_frame（）创建每个预测值，预测值本身，CI的上下限值的数据框。

很遗憾，我的上下CI不匹配结果。请为我的代码和结果Screenshot查找附加的屏幕截图。

第1行，例如：Forecasted Value - 11.788462, SE - 0.580693, for 95% CI

Lower Bound should be = 11.788462 - (1.96 * 0.580693) = 10.65030372

Upper Bound should be = 11.788462 + (1.96 * 0.580693) = 12.92662028

但是屏幕截图中的结果与这些数字不匹配。我不确定自己做错了什么。任何帮助表示赞赏。

不正确的置信区间，我想从python中的OLS模型计算我的预测值的置信区间。我在statmodel中找到了一个函数，可以帮助您创建每个...的数据框...

Answer 1

statsmodels默认使用t分布来推断OLS等线性回归模型。