安装 Statsmodels Statsmodels 0 14 4 Statsmodels 文档

安装 statsmodels 最简单的方法是将其作为 Anaconda 发行版的一部分进行安装，Anaconda 是一个跨平台的数据分析和科学计算发行版。对于大多数用户来说，这是推荐的安装方法。 statsmodels 可通过 Anaconda 提供的 conda 获取。可以使用以下命令安装最新版本： 对于 Windows 用户，偶尔会在 这里 提供非官方的最新二进制文件（wheels）。 我们不经常发布，但我们源代码的主分支通常适合日常使用。您可以从我们的 github 仓库 获取最新的源代码。或者，如果您已安装 git，则可以使用以下命令： 您需要安装 C 编译器才能构建 statsmodels。如果您是从 github 源代码而不是源代码发行版构建，那么您还需要 Cython。您可以按照以下说明为 Windows 设置 C 编译器。 statsmodels is using github to store the updated documentation.

Two version are available: Development, the latest build of the main branch API stability is not guaranteed for new features, although even in this case changes will be made in a backwards compatible way if possible. The stability of a new feature depends on how much time it was already in statsmodels main and how much usage it has already seen. If there are specific known problems or limitations, then they are mentioned in the docstrings. This release bring official Pyodide support to a statsmodel release.

It is otherwise identical to the previous release. Special thanks to Agriya Khetarpal for working through Pyodide-specific issues, and improving other areas of statsmodels while doing so. 大家好!今天我们来聊聊如何在Python中安装statsmodels这个强大的统计分析库。作为一名数据科学爱好者,我深知statsmodels在统计建模和数据分析中的重要性。无论你是刚接触Python还是经验丰富的程序员,这篇指南都能帮你轻松掌握statsmodels的安装过程。让我们一起来探索吧! 在开始安装之前,我们先简单了解一下statsmodels。statsmodels是Python中一个功能强大的统计建模和计量经济学库。它提供了丰富的统计模型、估计方法和统计测试,广泛应用于数据分析、科学计算和经济研究等领域。 根据Python Package Index (PyPI)的数据,statsmodels的下载量持续增长: 小贴士: 如果你使用的是Python 3,可能需要使用 pip3 代替 pip:

如果你使用Anaconda或Miniconda管理Python环境,可以使用conda安装statsmodels: statsmodels 是一个 Python 模块，提供用于估计各种统计模型的类和函数，以及用于进行统计检验和统计数据探索的类和函数。每个估计器都提供广泛的统计结果列表。结果经过测试，与现有的统计包进行比较，以确保其正确性。该包是在开源的 Modified BSD (3-clause) 许可下发布的。在线文档托管在 statsmodels.org。 statsmodels 支持使用 R 风格公式和 pandas DataFrame 来指定模型。以下是一个使用普通最小二乘法的简单示例 查看 dir(results) 以查看可用的结果。属性在 results.__doc__ 中描述，结果方法有自己的文档字符串。 Seabold, Skipper 和 Josef Perktold。 "statsmodels：Python 的计量经济学和统计建模。” 第九届 Python in Science 大会论文集。 2010 年。 The easiest way to install statsmodels is to install it as part of the Anaconda distribution, a cross-platform distribution for data analysis and scientific computing.

This is the recommended installation method for most users. Instructions for installing from PyPI, source or a development version are also provided. statsmodels supports Python 3.8, 3.9, and 3.10. statsmodels is available through conda provided by Anaconda. The latest release can be installed using: To obtain the latest released version of statsmodels using pip:

Statsmodels is a Python library that enables us to estimate and analyze various statistical models. It is built on numeric and scientific libraries like NumPy and SciPy. It provides classes & functions for the estimation of many different statistical models. Before installing Statsmodels, ensure that you have: The easiest way to install Statsmodels is by using pip. Run the following command in your terminal or command prompt:

python -m venv env .\env\Scripts\activatepip install statsmodels This will automatically install Statsmodels with its dependencies including NumPy, SciPy, Pandas, and Patsy. Patsy is used for handling formulas in statistical models. 安装 statsmodels 最简单的方法是将其作为 Anaconda 发行版的一部分进行安装，Anaconda 是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。这是大多数用户推荐的安装方法。 statsmodels 可以通过 Anaconda 提供的 conda 获得。可以使用以下命令安装最新版本： 我们不常发布新版本，但我们的源代码主分支通常适合日常使用。你可以从我们的 github 仓库获取最新的源代码。或者，如果你安装了 git：

您需要安装一个C编译器来构建statsmodels。如果您是从github源代码构建而不是从源代码发布构建，那么您还需要Cython。您可以按照以下说明为Windows设置C编译器。 statsmodels 也可以以 开发 模式安装，这种模式会将 statsmodels 安装到当前的 Python 环境中。这样做的好处是，当 Python 解释器重新启动时，编辑过的模块会立即被重新解释，而无需重新安装 statsmodels。 Statistical computations and models for use with SciPy To install this package, run one of the following: Statsmodels is a Python module that allows users to explore data, estimate statistical models, and perform statistical tests. An extensive list of descriptive statistics, statistical tests, plotting functions, and result statistics are available for different types of data and each estimator.

Researchers across fields may find that statsmodels fully meets their needs for statistical computing and data analysis in Python. Statistical computations and models for use with SciPy 这个非常简单的案例研究旨在帮助您快速上手使用 statsmodels。从原始数据开始，我们将展示估计统计模型和绘制诊断图所需的步骤。我们只使用 statsmodels 或其 pandas 和 patsy 依赖项提供的函数。 pandas 基于 numpy 数组提供丰富的 数据结构和数据分析工具。 pandas.DataFrame 函数提供标记的 (可能异构的) 数据数组，类似于 R 的“data.frame”。pandas.read_csv 函数可用于将逗号分隔值文件转换为 DataFrame 对象。 patsy 是一个 Python 库，用于描述统计模型和使用类似于 R 的公式构建设计矩阵。 本示例使用 API 接口。有关导入 API 接口 (statsmodels.api 和 statsmodels.tsa.api) 与直接从定义模型的模块导入之间的区别，请参见导入路径和结构。

我们下载了Guerry 数据集，这是一个用于支持 Andre-Michel Guerry 1833 年的《法国道德统计学论文》的历史数据集合。该数据集以逗号分隔值格式 (CSV) 形式托管在Rdatasets 存储库中。我们可以将文件下载到本地，然后使用 read_csv 加载它，但是 pandas 会自动为我们完成所有这些操作

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