Python数学建模库StatsModels统计回归简介初识
作者:youcans 时间:2021-05-05 04:57:02
1、关于 StatsModels
statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化。
2、文档
最新版本的文档位于:
https://www.statsmodels.org/stable/
3、主要功能
1.线性回归模型:
普通最小二乘法
广义最小二乘法
加权最小二乘法
具有自回归误差的最小二乘法
分位数回归
递归最小二乘法
2.具有混合效应和方差分量的混合线性模型
3.glm:支持所有一个参数的广义线性模型 指数族分布
4.二项和poisson的贝叶斯混合glm
5.gee:单向聚类或纵向数据的广义估计方程
6.离散模型:
logit和probit
多项式logit(mnlogit)
泊松与广义泊松回归
负二项回归
零膨胀计数模型
7. rlm:支持多个m估计的鲁棒线性模型。
8.时间序列分析:时间序列分析模型
完整的状态空间建模框架
季节性arima和arimax模型
Varma和Varmax型号
动态因素模型
未观察到的组件模型
马尔可夫切换模型(MSAR),也称为隐马尔可夫模型(HMM)
单变量时间序列分析:ar,arima
向量自回归模型、var和结构var
矢量误差修正模型,vecm
指数平滑,霍尔特温特斯
时间序列的假设检验:单位根、协整等
时间序列分析的描述性统计和过程模型
9.生存分析:
比例危险回归(cox模型)
幸存者函数估计(kaplan-meier)
累积关联函数估计
10.多变量:
缺失数据的主成分分析
旋转因子分析
曼诺瓦
典型相关
11.非参数统计:单变量和多变量核密度估计
12.数据集:用于示例和测试的数据集
13.统计学:广泛的统计测试
诊断和规格测试
拟合优度和正态性检验
多重测试功能
各种附加统计测试
14.小鼠插补,顺序统计回归和高斯插补
15.中介分析
16.图形包括用于可视化分析数据和模型结果的绘图功能
17.输入/输出
用于读取stata.dta文件的工具,但pandas有一个更新的版本
表输出为ascii、latex和html
18.沙箱:statsmodels包含一个沙箱文件夹,其中包含 未被视为“生产准备就绪”的开发和测试。
广义矩量法(gmm)估计量
核回归
scipy.stats.distributions的各种扩展
面板数据模型
信息论测度
4、获取和安装
pip3 install --upgrade statsmodel -i https://pypi.tsinghua.edu.cn/simple
来源:https://blog.csdn.net/youcans/article/details/116396754
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