我想校准一个MovingOLS，但是一直收到错误消息
IndexError: index -1 is out of bounds for axis 0 with size 0
我用来训练移动的数据帧如下：
x1 y x2
0 1 1 1
1 2 2 2
2 3 3 3
带代码
model = pandas.stats.ols.MovingOLS(y = df['y'], x=df[['x1', 'x2']], window_type='rolling', window=2, min_periods=2)
模型非常简单，因为我只想熟悉
MovingOLSAPI，如果我正确理解Moving和rolling部分，我希望得到两个OLS模型。我想知道上面是否有好的资料，因为我在网上找不到足够详细的文档/教程来介绍Rolling OLS/
MovingOLSAPI。顺便说一下，库版本是0.11.0。
谢谢您！
最佳答案
我认为这是由K（参数）>N（观测值）这一事实引起的。熊猫的移动增加了一个截距。你试图估计3个参数，滚动窗口为2个观察值。
如果你添加一些行并使滚动窗口变大，它应该会起作用。例如，window=4：
df=pd.DataFrame({'y': [1,2,3,4,5,6],
'x1' : [3,4,6,7,10,12],
'x2' : [2,7,4,9,3,15]})
print df
x1 x2 y
0 3 2 1
1 4 7 2
2 6 4 3
3 7 9 4
4 10 3 5
5 12 15 6
print pd.stats.ols.MovingOLS(y = df['y'], x=df[['x1', 'x2']],
window_type='rolling',
window=4, min_periods=4)
-------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------
Formula: Y ~ <x1> + <x2> + <intercept>
Number of Observations: 4
Number of Degrees of Freedom: 3
R-squared: 0.9777
Adj R-squared: 0.9331
Rmse: 0.3339
F-stat (2, 1): 21.9240, p-value: 0.1493
Degrees of Freedom: model 2, resid 1
-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
Variable Coef Std Err t-stat p-value CI 2.5% CI 97.5%
--------------------------------------------------------------------------------
x1 0.4319 0.0850 5.08 0.1237 0.2653 0.5984
x2 0.0262 0.0425 0.62 0.6483 -0.0572 0.1096
intercept 0.5180 0.6415 0.81 0.5675 -0.7392 1.7753
---------------------------------End of Summary---------------------------------
当我设置window=2时，也会得到一个索引越界错误。
关于python - 如何在Pandas中使用Rolling OLS Model接口(interface)？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/23104717/