Python 线性模型PanelOLS和statmodels OLS之间的区别

import statsmodels.formula.api as smf
from linearmodels import PanelOLS
from statsmodels.datasets import grunfeld

data = grunfeld.load_pandas().data

#   Define formula and run statsmodels OLS regression
ols_formula = 'invest ~ value + capital + C(firm) + C(year) -1'
ols_fit   = smf.ols(ols_formula,data).fit()

#   Set multiindex and run PanelOLS regression
data = data.set_index(['firm','year'])
panel_fit = PanelOLS(data.invest,data[['value','capital']],entity_effects=True).fit()

#   Look at results
ols_fit.summary()
panel_fit

import statsmodels.formula.api as smf
from linearmodels import PanelOLS
from statsmodels.datasets import grunfeld

data = grunfeld.load_pandas().data

#   Define formula and run statsmodels OLS regression
ols_formula = 'invest ~ value + capital + C(firm) + C(year) -1'
ols_fit = smf.ols(ols_formula,data).fit()

#   Set multiindex and run PanelOLS regression
data = data.set_index(['firm','year'])
panel_fit = PanelOLS(
    data.invest,
    data[['value','capital']],
    entity_effects=True,
    time_effects=True
).fit()

#   Look at results
print(ols_fit.summary())
print(panel_fit)

value           0.1167
capital         0.3514
R-squared:      0.953

value          0.1167
capital        0.3514
R-squared:     0.7253

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