扫码阅读
手机扫码阅读
Python常用统计库Statsmodels介绍

我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。

Python学习杂记
扫码关注公众号
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/
想要了解更多内容?

Python学习杂记
扫码关注公众号
Python学习杂记的其他文章
数据分析常用方法介绍
本文介绍了6种常见的数据分析方法。
7种常见的聚类算法原理及代码实现
在机器学习和数据科学领域,聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,即“簇”
PyVRP,一个专门解决车辆路径问题的Python开源库
PyVRP是一个Python库,用于解决容量约束车辆路径问题(VRP)。
k-近邻算法介绍及实例
k-近邻算法原理:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,
国产AI新秀Kimi初体验
3月20日,一个名为Kimi的对话式AI助手成为市场焦点,相关概念股纷纷涨停,引发了投资者和自媒体的广泛关注。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习


PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线