Python常用统计库Statsmodels介绍

471 2024-10-26

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Statsmodels库概述

Statsmodels是一个基于Python的统计模型估计和推断库。它使用NumPy和Pandas库，提供了线性回归、广义线性模型和时间序列模型等多种模型类别。Statsmodels核心理念是利用统计方法对数据进行建模和推断。

基础使用

安装

通过pip可简单安装Statsmodels库。

pip install statsmodels

模型举例

以下是使用最小二乘法进行建模的例子，包括数据生成、模型拟合和结果输出的过程。通过输出结果可以查看模型拟合的优度。

        import numpy as np
        import pandas as pd
        import statsmodels.api as sm
        np.random.seed(1)
        nsample = 100
        x = np.linspace(0, 10, 100)
        X = np.column_stack((x, x ** 2))
        beta = np.array([1, 0.1, 10])
        e = np.random.normal(size=nsample)
        X = sm.add_constant(X)
        y = np.dot(X, beta) + e
        model = sm.OLS(y, X)
        results = model.fit()
        print(results.summary())
        print("Parameters: ", results.params)
        print("R2: ", results.rsquared)

应用领域

Statsmodels库在金融、医学研究和经济学等众多领域有广泛应用，比如构建预测模型、风险分析、评估治疗效果等。

更多信息可访问Statsmodels官网：https://www.statsmodels.org/

摘要： Statsmodels是一个基于Python的库，用于统计模型的估计和推断，支持多种统计模型。它的基础使用流程包括安装和模型拟合，以最小二乘法为例展示数据处理和模型结果输出。此外，Statsmodels在金融、医学和经济学等多个领域有广泛应用，便于实现股票价格预测、风险分析和经济数据分析等任务。更多信息和模型可以在官网查看。

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