statsmodels：Python中强大的统计建模工具

statsmodels：Python中的统计建模利器

statsmodels是Python生态系统中一个功能强大而全面的统计库，为数据科学家和研究人员提供了丰富的工具来进行统计分析和建模。作为SciPy统计功能的补充，statsmodels提供了更多高级的统计方法和模型，使其成为进行复杂数据分析的首选工具之一。

主要特性

statsmodels的主要特性包括：

1. 线性回归模型：

   • 普通最小二乘法（OLS）
   • 广义最小二乘法（GLS）
   • 加权最小二乘法（WLS）
   • 自回归误差的最小二乘法
   • 分位数回归
   • 递归最小二乘法

2. 广义线性模型（GLM）：支持所有单参数指数族分布

3. 离散选择模型：

   • Logit和Probit模型
   • 多项Logit模型
   • 泊松回归和广义泊松回归
   • 负二项回归
   • 零膨胀计数模型