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1、關于 StatsModels

statsmodels（http://www.statsmodels.org）是一個Python庫，用于擬合多種統計模型，執行統計測試以及數據探索和可視化。

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2、文檔

最新版本的文檔位于：
https://www.statsmodels.org/stable/

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3、主要功能

線性回歸模型：

• 普通最小二乘法
• 廣義最小二乘法
• 加權最小二乘法
• 具有自回歸誤差的最小二乘法
• 分位數回歸
• 遞歸最小二乘法

具有混合效應和方差分量的混合線性模型

glm：支持所有一個參數的廣義線性模型 指數族分布

二項和poisson的貝葉斯混合glm

gee：單向聚類或縱向數據的廣義估計方程

離散模型：

• logit和probit
• 多項式logit（mnlogit）
• 泊松與廣義泊松回歸
• 負二項回歸
• 零膨脹計數模型

rlm：支持多個m估計的魯棒線性模型。

時間序列分析：時間序列分析模型

• 完整的狀態空間建模框架
• 季節性arima和arimax模型
• Varma和Varmax型號
• 動態因素模型
• 未觀察到的組件模型
• 馬爾可夫切換模型（MSAR），也稱為隱馬爾可夫模型（HMM）
• 單變量時間序列分析：ar，arima
• 向量自回歸模型、var和結構var
• 矢量誤差修正模型，vecm
• 指數平滑，霍爾特溫特斯
• 時間序列的假設檢驗：單位根、協整等
• 時間序列分析的描述性統計和過程模型

生存分析：

• 比例危險回歸（cox模型）
• 幸存者函數估計（kaplan-meier）
• 累積關聯函數估計

多變量：

• 缺失數據的主成分分析
• 旋轉因子分析
• 曼諾瓦
• 典型相關

非參數統計：單變量和多變量核密度估計

數據集：用于示例和測試的數據集

統計學：廣泛的統計測試

• 診斷和規格測試
• 擬合優度和正態性檢驗
• 多重測試功能
• 各種附加統計測試

小鼠插補，順序統計回歸和高斯插補

中介分析

圖形包括用于可視化分析數據和模型結果的繪圖功能

輸入/輸出

• 用于讀取stata.dta文件的工具，但pandas有一個更新的版本
• 表輸出為ascii、latex和html

沙箱：statsmodels包含一個沙箱文件夾，其中包含 未被視為“生產準備就緒”的開發和測試。

• 廣義矩量法（gmm）估計量
• 核回歸
• scipy.stats.distributions的各種擴展
• 面板數據模型
• 信息論測度
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4、獲取和安裝

pip3 install --upgrade statsmodel -i https://pypi.tsinghua.edu.cn/simple

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版權說明：
YouCans 原創作品
Copyright 2021 YouCans, XUPT
Crated：2021-05-08

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python数模笔记-StatsModels 统计回归（1）简介的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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