OLS估计
OLS非线性曲线，但参数是线性的
为了对比 真实值与OLS预测值，使用 wls_prediction_std
** 虚拟变量处理** dummy = sm.categorical(groups, drop=True)
共线性问题 数据集Longley是众所周知的拥有强共线性现象的数据集，也就是自变量之间拥有较高的相关性。
因变量TOTEMP
自变量
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GNPDEFL
-
GNP
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UNEMP
-
ARMED
-
POP
-
YEAR
共线性问题会影响ols参数估计的稳定性。
summary末尾Warnings提醒我们模型的condition number很大，可能存在很强的多重共线性问题或者其他问题
Condition number condition number可以用来评估多重共线性问题的大小。
当该值大于20， 基本可以确定是存在多重共线性问题(参考Greene 4.9)
删除观测值
Greene也指出即使移除一个观测值，也可能会对ols估计产生巨大的影响
我们也可以查看DFBETAS，即当移除某个观测值后，每个参数的会因此发生的改变(标准化)
We can also look at formal statistics for this such as the DFBETAS – a standardized measure of how much each coefficient changes when that observation is left out.
大致上，我们可以认为DBETAS的绝对值大于
现在statsmodels正在持续开发中，未来python的计量分析方面的应用会越来越好用，期待ing
