在Python中很容易访问标准化残差、cook值、hatvalues（杠杆）等？

Question

我在寻找一个线性回归拟合后的影响统计。在R中，我可以得到这样的结果：

hatvalues(fitted_model) #hatvalues (leverage)
cooks.distance(fitted_model) #Cook's D values
rstandard(fitted_model) #standardized residuals
rstudent(fitted_model) #studentized residuals

等等

在Python中使用statsmodels时，在安装了这样的模型之后，如何获得相同的统计信息：

#import statsmodels
import statsmodels.api as sm

#Fit linear model to any dataset
model = sm.OLS(Y,X)
results = model.fit()

#Creating a dataframe that includes the studentized residuals
sm.regression.linear_model.OLSResults.outlier_test(results)

编辑：请看下面的答案。。。