Statsmodel,基于Pandas的统计模型库

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本文介绍了Python统计建模库Statsmodels的功能特性，包括线性回归模型、一般线型模型、离散选择模型等，并提供了丰富的统计检验方法及绘图功能。适合初学者了解并选择是否深入学习。

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Statsmodels 是Python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。

主页：http://www.statsmodels.org/stable/index.html

源代码：https://github.com/statsmodels/statsmodels

Python分发库：https://pypi.python.org/pypi/statsmodels/

这篇文章是Statsmodels系列文章的第一篇，主要介绍一下 Statsmodels能干什么，以方便一些初学者选择是否需要学习该模块。之后我会发布一些列入门教程，一是作为笔记自己查看，而是作为教程可供学者快 速入门，下面我们来看看Statsmodels有啥特性吧。

  1. Liner regression models：线性回归模型25082020_WH5I.jpg

  2. Gneralized linear models：一般线型模型，主要用于各种设计的方差分析25082020_9vJn.jpg

  3. robust linear models:

    25082020_QL95.jpg

  4. Discrete choice models：离散选择模型，logit模型属于离散选择模型，主要用于微观计量经济学范畴25082020_HqPA.jpg

  5. ANOVA：方差分析模型

    25082020_MIwD.jpg

  6. Time series analysis：时间序列分析25082021_HbLh.jpg

  7. Nonparametric estimators：非参检验25082021_s1bC.jpg

  8. a wide range of statistical tests:各种统计检验25082021_LRl7.jpg

  9. 以各种方式输出表格：text，latex，html；读取各种格式的数据25082021_gZ4E.jpg

  10. 绘图功能25082022_GBrL.jpg

  11. extensive unit tests to ensure correctness of results:大量的整体检验以保证结果的正确性

  12. 活跃的开发团体正在开发大量可用的工具


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Python数据分析NumPy和pandas（四十、Python 中的建模库statsmodels 和 scikit-learn）
FreedomLeo1的博客
11-21 2152
作为建模过程的一部分，可以在一个数据集上拟合模型，然后基于另一个数据集(可能是之前数据集的一部分作为测试集，也可能是后面操作后得到的数据集)评估模型。非数值数据可以通过多种不同的方式转换为模型设计矩阵。有很多方法可以进行缺失数据插补，但我们执行一个简单的方法，使用训练数据集的中位数来填充两个数据表中的 null 值。虽然上面只了解了一些 Python 建模库的皮毛，但越来越多的框架用于各种统计和机器学习，我们学习建模最好的方法是熟悉各种统计或机器学习框架的官方文档，以便及时了解最新的功能和 API。
简述 Python 的 Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib 的区别
墨鱼菜鸡
07-11 1594
From：https://www.jianshu.com/p/32cb09d84487 Numpy：基础的数学计算模块，以矩阵为主，纯数学。SciPy：基于Numpy，提供方法(函数库)直接计算结果，封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。Pandas：提供了一...
statsmodels， Python 统计分析工具库！
m0_67847535的博客
04-15 3000
Python statsmodels库是一款功能强大的统计分析工具，广泛应用于数据分析、金融建模和经济学研究等领域。它提供了丰富的统计模型和数据处理工具，包括线性回归、时间序列分析、假设检验等多种功能，能够帮助用户进行数据探索、模型建立和预测分析。通过本文的介绍和示例代码，大家可以更深入地了解statsmodels库的特性和用法，从而提升数据分析和建模的能力，为实际项目的统计分析工作提供了强大的支持。
python中的统计模型库——statsmodels
weixin_42045968的博客
05-11 4998
起因 在熟悉了使用python进行数据的预处理之后，总想着将在大学时候通常基于R软件的统计模型直接在python中调用。有时两种语言风格切换会使编码过程不是很习惯。 statsmodels就是这样一个库，里面囊括着常用的一些统计模型： 前瞻 一、回归和线性模型 线性回归 广义线性模型 广义估计方程 广义加性模型（GAM） 稳健的线性模型 线性混合效应模型 离散因变量的回归 广义线性混合效应模型 方差分析 二、时间序列分析 时间序列分析 tsa 通过状态空间方法进行时间序列分析 statespace 向量自回
statsmodels：Statsmodels：Python中的统计建模和计量经济学
02-05
statsmodels：Statsmodels：Python中的统计建模和计量经济学
statsmodels入门
小蜗Leon的博客
11-15 1720
import numpy as np import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf #导入模块 from patsy import dmatrices dat = sm.datasets.get_rdataset("Guerry","HistData").data #加载数据,网络原因，可能需要执行多次 dat.head() dept Region
使用 Statsmodels 进行统计建模与分析
最新发布
萧鼎的博客
12-03 1005
R-squared：决定系数，衡量模型的拟合优度。P>|t|：t 检验的 p 值，用于检验系数是否显著。：系数的 95% 置信区间。是一个全面的统计建模工具，尤其适合那些关注模型解释性和统计测试的用户。无论是线性回归还是复杂的时间序列分析，都提供了详尽的模型结果和诊断工具。如果你希望在数据科学项目中获得更深入的统计洞察力，将是一个不可或缺的工具。
python stats_python statsmodel的使用
weixin_31140863的博客
02-03 1368
1、PandasPython Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，相当于这是Python官方自己的一套库statsmodel是基于Pandas开发的一套库，用于一些描述统计、统计模型估计、推断、预测2、自回归模型(AutoRegression model，AR)自回归，从物理的角度来理解就是：当前记录与其历史记录的差值。eg，自回归认为历史的...
利用Python进行数据分析笔记－pandas建模(statsmodels篇)
热门推荐
wuzlun的专栏
05-14 4万+
跟着教程学习了一段时间数据分析，越学感觉坑越多。于是花了一个星期仔细看了下《利用Python进行数据分析》。写在这里主要是记录下，方便自己查看。 statsmodels简介 statsmodels是一个有很多统计模型的python库，能完成很多统计测试，数据探索以及可视化。它也包含一些经典的统计方法，比如贝叶斯方法和一个机器学习的模型。 statsmodels中的模型包括： ...
用Python解决预测问题_对数线性模型模板
eeee~~的博客
09-01 1568
本文举了一个实现对数线性模型的实例，考虑了一个简单的场景，比如分析某城市不同地区交通事故发生的次数。这里，交通事故发生的次数是计数数据，而地区特征（如人口密度、交通流量等）可以作为解释变量。
statsmodels0.9
09-30
python版本为3.6，电脑为64位操作系统 此用于数据挖掘的统计分析，基于numpy
下载安装statsmodels及准备工作
04-09
打开cmd 运行命令 pip install G:\任务20180409/numpy-1.13.3+mkl-cp35-cp35m-win32.whl 后面部分为文件全路径 同理 一步步安装numpy+mkl pandas scipy patsy statsmodels 就ok了 适用于win10 32 位 如果有需要64位的可以在评论区提醒我一下 谢谢
statsmodels专栏1——探索数据的起点：Python中的statsmodels库简介
theskylife的博客
12-18 5968
在当今数据驱动的世界中，数据分析成为了解决问题和做出决策的关键步骤。为了更深入地了解和探索数据，我们需要强大而灵活的工具。其中，Statsmodels库是Python中一个不可或缺的工具，它为数据分析提供了丰富的统计模型和测试的功能。
机器学习历程——人工智能基础与应用导论 专题篇（statsmodel）(3)
xllzuibangla的博客
04-30 1243
一、介绍 1、官网 Introduction — statsmodels 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、主要功能 3、安装 方法一：pip install statsmodels 方法二：conda install –c conda-forge statsmodels 二、t检验 1、概念 通过比较不同数据之间的差值，以观察数据之间有没有显著差异。适用于小样本（30个以下）、总体方差未知的情况。 2、假...
Pandas and Statsmodels
AbyssalSeaa的博客
06-08 990
Pandas and Statsmodels Exercises Part 1 import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm df = pd.read_csv("anscombe.csv") print ("The mean") print (df.groupby("dataset")["...
python statsmodel 回归结果提取（R方 T值 P-value)
weixin_43230383的博客
11-29 7739
之前曾在优快云chongminglun这个账号上发过一篇python statsmodel 回归结果提取的文章，现在在知乎重发一篇完整版，含代码和示例结果展示，并回答一些疑问 statsmodel是python中一个很强大的做回归统计的包，类似R语言中的lm函数，通过summary可以快速查看训练的回归模型多种具体参数，但是很多同学不太清楚如何将特定的指标数值提取出来，本文以OLS回归结果为例展示相关提取。 相关函数官网链接：https://www.statsmodels.org/stable/...
使用Statsmodels进行线性回归与时间序列分析
qq_33578950的博客
04-02 2296
众所周知，线性回归和时间序列分析是数据科学领域中的两个重要技术。在本文中，我们将使用Statsmodels库来进行线性回归和时间序列分析。Statsmodels是Python中的一个强大库，用于拟合统计模型。
二十二、statsmodels库的使用
微信号：RunsenLiu
10-13 2362
statsmodels 官网：http://www.statsmodels.org statsmodels是一个Python模块，它提供对许多不同统计模型估计的类和函数，并且可以进行统计测试和统计数据的探索。说实话，statsmodels这个词我总是记不住，但是国宝“熊猫”这个单词pandas我还是记得住的，它提供用于估计许多不同统计模型的类和函数，以及用于进行统计测试和统计数据探索。 在...
python科学计算之Statsmodels库详解
GodFatherMisZhao的博客
02-28 2031
Statsmodels库
扩展talib库：基于pandas的新增指标功能介绍
标题中提及的“pandas_talib”是一个基于pandas的扩展库，它利用pandas的数据处理能力，并扩展了原生TA-Lib库的功能。这意味着它不仅保留了TA-Lib的原有技术分析指标计算功能，而且可能增加了一些新的指标或对现有...
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