title: Pandas regression calculating 'nan' for some standard errors?
body: <p>I'm running a multivariate regression using pandas on a fairly large dataset with ~40 independent variables. However, for some of these variables, pandas can calculate a coefficient but not the standard error (and thus not the t-stat, p-value, etc.). Here's a part of the regression output:</p>
  
  <pre><code>...
   var1      0.0000     0.0001       0.46     0.6488    -0.0002     0.0002
   var2     25.8603        nan        nan        nan        nan        nan
   var3      9.5578        nan        nan        nan        nan        nan
  --------------------------------------------------------------------------------
   var4     -4.7974        nan        nan        nan        nan        nan
   var5      2.9619        nan        nan        nan        nan        nan
   var6      1.9343        nan        nan        nan        nan        nan
   var7    -24.8932        nan        nan        nan        nan        nan
   var8      4.7703        nan        nan        nan        nan        nan
  --------------------------------------------------------------------------------
   var9    -16.0344        nan        nan        nan        nan        nan
   var10     5.8313        nan        nan        nan        nan        nan
   var11    -3.1322        nan        nan        nan        nan        nan
   var12     5.5747     1.4304       3.90     0.0001     2.7711     8.3784
   var13     4.0470     1.8455       2.19     0.0284     0.4299     7.6641
  ...
  </code></pre>
  
  <p>Note that all the vars with nan are binary variables, but of the variables where there are standard errors, some are binary and others are normal continuous variables.</p>
  
  <p>Has anybody experienced this before?</p>