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