非线性测试NaN错误

Question

此问题是交叉验证的migrated，因为可以在堆栈溢出中回答。Migrated<< [1小时前。

我想通过一个简单的例子尝试statsmodel的linear_harvey_collier测试。但是，我得到了南。您能看到我的错误所在吗？

import numpy as np
from statsmodels.regression.linear_model import OLS

np.random.seed(44)
n_samples, n_features = 50, 4
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
coef=np.random.uniform(-12,12,4)
y = np.dot(X, coef)
var = 400
y += var**(1/2) * np.random.normal(size=n_samples)
regr=OLS(y, X).fit()
print(regr.params)
print(regr.summary())

sms.linear_harvey_collier(regr)

我得到结果Ttest_1sampResult（statistic = nan，pvalue = nan）。
[如果我在排除一个变量的同时执行测试，则会得到结果：
X3=X[:,:3]
regr3=OLS(y, X3).fit()
In [1]: sms.linear_harvey_collier(regr3)
Out[2]: Ttest_1sampResult(statistic=0.2447803429683807, pvalue=0.806727747845282)

不添加常量和截距是否有问题？这只是一种感觉，如果确实存在问题，我不明白为什么。    

Answer 1

[linear_harvey_collier中有一个错误，该错误将初始观测值的数量硬编码为3。https://github.com/statsmodels/statsmodels/pull/6727

linear_harvey_collier只有两行代码。解决方法是直接计算测试]

res = regr
from scipy import stats
skip = len(res.params)  # bug in linear_harvey_collier
rr = sms.recursive_olsresiduals(res, skip=skip, alpha=0.95, order_by=None)
stats.ttest_1samp(rr[3][skip:], 0)

Ttest_1sampResult(statistic=0.03092937323130299, pvalue=0.9754626388210277)