scipy linregress function fehlerhafte standard error return?
Ich habe eine seltsame Situation mit scipy.stats.linregress, die anscheinend einen falschen Standardfehler zurückgibt:
from scipy import stats
x = [5.05, 6.75, 3.21, 2.66]
y = [1.65, 26.5, -5.93, 7.96]
gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
>>> gradient
5.3935773611970186
>>> intercept
-16.281127993087829
>>> r_value
0.72443514211849758
>>> r_value**2
0.52480627513624778
>>> std_err
3.6290901222878866
Während Excel Folgendes zurückgibt:
slope: 5.394
intercept: -16.281
rsq: 0.525
steyX: 11.696
steyX ist die Standardfehlerfunktion von Excel und gibt 11.696 gegenüber 3.63 von scipy zurück. Weiß jemand, was hier los ist? Jede alternative Möglichkeit, den Standardfehler einer Regression in Python zu erhalten,ohne zu Rpy zu gehen?