¿Función de regresión de línea de scipy error de error estándar?
Tengo una situación extraña con scipy.stats.linregress parece estar devolviendo un error estándar incorrecto:
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
Mientras que Excel devuelve lo siguiente:
slope: 5.394
intercept: -16.281
rsq: 0.525
steyX: 11.696
steyX es la función de error estándar de excel, que devuelve 11.696 frente a 3.63 de scipy's. ¿Alguien sabe que está pasando aquí? Cualquier forma alternativa de obtener el error estándar de una regresión en Python,sin ir a Rpy?