滚动回归
所谓滚动回归，通常用在时间序列上。记当前时刻为 t，回归时长为 s，则一直使用 当作自变量来预测 。使用滚动回归的目的通常是为了避免未来函数对于回归的影响。
具体来说，如果我们直接用所有数据来建立线性回归模型，则回归系数 ，是关于所有 x 与所有 y 的函数。然而，我们在 时是不知道未来的数据点的！如果使用全部数据进行回归则相当于未卜先知，会造成严重的过拟合。
Python实现
之前 python 的 pandas 与 statsmodels 库均支持滚动回归，但是现在两个都不支持。因此如果大家使用的是最新版的 pandas 与 statsmodels ，那么网上的那些做法均没有用。
目前我找到的唯一可以实现滚动回归的 python 库是 pyfinance，代码如下：
from pyfinance.ols import PandasRollingOLS results = PandasRollingOLS(x, y, window) # window 是滚动回归的自变量个数 results.solution # 每一步估计的截距与斜率 results.beta # 每一步估计的斜率 results.alpha # 每一步估计的截距 results.predicted # 每一步估计的样本内预测值
补充知识：python 实现字幕动态滚动和等待效果
晚上看了些python实现动态字幕效果的文章，总会提到print函数的flush=True参数，还有os.system('cls')清屏，总是迷糊，并不能实现滚动屏幕效果。经过多方思索和查找，总结如下。
1.windows平台下pycharm工具，其实加不加 flush=True 效果都是一样的，因为网上说，有些系统是把字符存放在缓存里不会实时显示，总是再最后才一次性把所有的缓存信息显示，这样的延迟导致看不到动态效果。经过测试，windowns平台的pycharm工具不存在此问题，加不加效果都一样。
2.回车换行符的使用：
# 回车和换行的历史： # 机械打字机有回车和换行两个键作用分别是: # 换行 '\n' 就是把滚筒卷一格，不改变水平位置。 （即移到下一行，但不是行首，而是和上一行水平位置一样） # 回车 '\r' 就是把水平位置复位，不卷动滚筒。 （即将光标移到行首，但是不会移到下一行，如果继续输入的话会覆盖掉前面的内容） # Enter = 回车+换行(\r\n)
所以可以利用回车符，不断清除前面的字符，然后循环显示新的字符，来实现动态滚动效果。
2个实例如下：
实例1 动态广告语
import time
content = '钻石永久远，一颗永流传!'
while True:
print('\r', content, end='', flush=True) #去掉flush参数效果也一样
content = content[1:] + content[0]
time.sleep(0.5)
实例2 等待效果
import time
while True:
print('钻石永久远，一颗永流传', end=' ')
for i in range(10):
print('·', end='', flush=True) #去掉flush参数效果也一样
time.sleep(0.3)
print('\r',end='')
以上这篇python rolling regression. 使用 Python 实现滚动回归操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。