考虑以下示例：
df = pd.read_csv('myFile.txt',delim_whitespace=True,header=None)
df.columns=['vary','vax1','varx2']
y,X = ps.dmatrices('vary ~ varx1 + varx2',data=df, return_type='dataframe')
model = sm.OLS(y,X) # Describe Model
results = model.fit() # Fit model
print results.summary()
hypotheses = 'varx1 = 0.0'
t_test = results.t_test(hypotheses)
print(t_test)
这是针对替代假设“ H1：varX1的系数不同于零”测试“ H0：varX1的系数为零”
我想使“ H1：VarX1的系数小于-c，c> 0”（单侧替代）。
可能吗？
最佳答案
Statsmodels似乎不允许单尾测试。您可以在拟合模型后调用scipy.stats：
from scipy import stats
c = 0.5 #lower bound
print(stats.t.cdf(var_x1, df, loc=c, scale=1))
这将为您提供c右边的t-dist下的区域。
关于python - Python和Statsmodels:如何包含替代test_t假设？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/35456624/