statsmodels， Python 统计分析工具库！

目录

前言

安装

特性

基本功能

 1. 线性回归分析

 2. 时间序列分析

高级功能

 1. 多元线性回归分析

 2. 时间序列预测

实际应用场景

 1. 数据探索和可视化

 2. 时间序列分析

 3. 回归分析

总结

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前言

大家好，今天为大家分享一个超强的 Python 库 - statsmodels。

Github地址：https://github.com/statsmodels/statsmodels

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Python statsmodels是一个强大的统计分析库，提供了丰富的统计模型和数据处理功能，可用于数据分析、预测建模等多个领域。本文将介绍statsmodels库的安装、特性、基本功能、高级功能、实际应用场景等方面。

安装

安装statsmodels库非常简单，可以使用pip命令进行安装：

pip install statsmodels

安装完成后，可以开始使用statsmodels库进行数据分析和统计建模。

特性

• 提供了多种统计模型：包括线性回归、时间序列分析、广义线性模型等多种统计模型。

• 数据探索和可视化：提供了丰富的数据探索和可视化工具，如散点图、箱线图、直方图等。

• 假设检验和统计推断：支持各种假设检验和统计推断，如t检验、方差分析等。

基本功能

 1. 线性回归分析

Python statsmodels库可以进行线性回归分析，通过最小二乘法拟合数据，得到回归系数和模型评估指标。

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 构造数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 添加常数项
X = sm.add_constant(x)

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 打印回归系数和模型评估指标
print(results.summary())

 2. 时间序列分析

Python stats