def diagnostics_list(self):
diags = []
diags.append({'title': 'Spearman Rank',
'data': [
['rho', json_float(self.result.get('rho'))],
['p', json_float(self.result.get('p'))]]})
return diags
def diagnostics_list(self):
diags = []
diags.append({
'title':
'Spearman Rank',
'data': [['rho', json_float(self.result.get('rho'))],
['p', json_float(self.result.get('p'))]]
})
return diags
def diagnostics_list(self):
mr = self.result
column_names = self.stats_data.column_names
diags = []
diags.append({
'title':
'Constant',
'data': [['b', json_float(mr.params[0])],
['t', json_float(mr.tvalues[0]), {
'hide': True
}], ['p', json_float(mr.pvalues[0]), {
'hide': True
}], ['se', json_float(mr.bse[0]), {
'hide': True
}]]
})
diags.append({
'title':
column_names[self.regression_params.iv_idx],
'data': [['b', json_float(mr.params[1])],
['t', json_float(mr.tvalues[1]), {
'hide': True
}], ['p', json_float(mr.pvalues[1]), {
'hide': True
}], ['se', json_float(mr.bse[1]), {
'hide': True
}]]
})
for i, col_idx in enumerate(self.regression_params.nuis_idxs):
res_i = i + 2
diags.append({
'title':
column_names[col_idx],
'data': [['b', json_float(mr.params[res_i])],
['t',
json_float(mr.tvalues[res_i]), {
'hide': True
}],
['p',
json_float(mr.pvalues[res_i]), {
'hide': True
}],
['se',
json_float(mr.bse[res_i]), {
'hide': True
}]]
})
return diags
def diagnostics_list(self):
mr = self.result
column_names = self.stats_data.column_names
diags = []
diags.append({
'title':
'Model fit',
'data': [
#['Rsq', json_float(mr.rsquared)],
#['RsqAdj', json_float(mr.rsquared_adj)],
#['F', json_float(mr.fvalue)],
#['p', json_float(mr.f_pvalue)],
['n', int(mr.nobs)],
['df', json_float(mr.df_resid)]
]
})
diags.append({
'title':
'Constant',
'data': [['b', json_float(mr.params[0])],
['t', json_float(mr.tvalues[0])],
['p', json_float(mr.pvalues[0])],
['se', json_float(mr.bse[0]), {
'hide': True
}]]
})
diags.append({
'title':
column_names[self.regression_params.iv_idx],
'data': [['b', json_float(mr.params[1])],
['t', json_float(mr.tvalues[1])],
['p', json_float(mr.pvalues[1])],
['se', json_float(mr.bse[1]), {
'hide': True
}]]
})
for i, col_idx in enumerate(self.regression_params.nuis_idxs):
res_i = i + 2
diags.append({
'title':
column_names[col_idx],
'data': [['b', json_float(mr.params[res_i])],
['t', json_float(mr.tvalues[res_i])],
['p', json_float(mr.pvalues[res_i])],
['se',
json_float(mr.bse[res_i]), {
'hide': True
}]]
})
return diags
def diagnostics_list(self):
mr = self.result
column_names = self.stats_data.column_names
diags = []
diags.append({'title': 'Constant',
'data': [
['b', json_float(mr.params[0])],
['t', json_float(mr.tvalues[0]), {'hide': True}],
['p', json_float(mr.pvalues[0]), {'hide': True}],
['se', json_float(mr.bse[0]), {'hide': True}]]})
diags.append({'title': column_names[self.regression_params.iv_idx],
'data': [
['b', json_float(mr.params[1])],
['t', json_float(mr.tvalues[1]), {'hide': True}],
['p', json_float(mr.pvalues[1]), {'hide': True}],
['se', json_float(mr.bse[1]), {'hide': True}]]})
for i, col_idx in enumerate(self.regression_params.nuis_idxs):
res_i = i+2
diags.append({'title': column_names[col_idx],
'data': [
['b', json_float(mr.params[res_i])],
['t', json_float(mr.tvalues[res_i]), {'hide': True}],
['p', json_float(mr.pvalues[res_i]), {'hide': True}],
['se', json_float(mr.bse[res_i]), {'hide': True}]]})
return diags
def diagnostics_list(self):
mr = self.result
column_names = self.stats_data.column_names
diags = []
diags.append({'title': 'Model fit',
'data': [
#['Rsq', json_float(mr.rsquared)],
#['RsqAdj', json_float(mr.rsquared_adj)],
#['F', json_float(mr.fvalue)],
#['p', json_float(mr.f_pvalue)],
['n', int(mr.nobs)],
['df', json_float(mr.df_resid)]]})
diags.append({'title': 'Constant',
'data': [
['b', json_float(mr.params[0])],
['t', json_float(mr.tvalues[0])],
['p', json_float(mr.pvalues[0])],
['se', json_float(mr.bse[0]), {'hide': True}]]})
diags.append({'title': column_names[self.regression_params.iv_idx],
'data': [
['b', json_float(mr.params[1])],
['t', json_float(mr.tvalues[1])],
['p', json_float(mr.pvalues[1])],
['se', json_float(mr.bse[1]), {'hide': True}]]})
for i, col_idx in enumerate(self.regression_params.nuis_idxs):
res_i = i+2
diags.append({'title': column_names[col_idx],
'data': [
['b', json_float(mr.params[res_i])],
['t', json_float(mr.tvalues[res_i])],
['p', json_float(mr.pvalues[res_i])],
['se', json_float(mr.bse[res_i]), {'hide': True}]]})
return diags
