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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。 statsmodels是一个Python软件包，为scipy提供了补充，以进行统计计算，包括描述性统计以及统计模型的估计和推断。 比较：statsmodels更关注统计推断，提供不确定估计和参数p-value。相反的，scikit-learn注重预测。
https://www.github.com/statsmodels/statsmodels https://github.com/statsmodels/statsmodels/tags 【免费下载链接】statsmodels-doc-zh Statsmodels: Python中的统计建模与计量统计学类库，此为ApacheCN推出的中文版翻译。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/statsmodels-doc-zh 在数据驱动的时代，掌握强大的统计建模工具已成为数据分析师的核心竞争力。Statsmodels作为Python生态系统中的统计建模利器，为数据科学家提供了从基础统计到复杂模型的全方位解决方案。现在，ApacheCN社区精心打造的完整中文文档，让你轻松驾驭这一强大工具！ Statsmodels是一个功能全面的Python统计包，为SciPy提供统计计算补充，涵盖了从描述性统计到高级统计模型的完整生态。这个工具最吸引人的地方在于它的一站式解决方案——无论是基础的线性回归，还是复杂的时间序列分析，都能在一个统一的框架下完成。 想要立即体验Statsmodels的强大功能？只需几行代码就能开始你的统计建模之旅：
这种简洁的API设计让初学者也能快速上手，同时为专业用户提供了足够的深度和灵活性。 Statsmodels是一个Python包，为统计计算的scipy提供补充，包括描述性统计和统计模型的估计和推断。 Recent improvements are highlighted in the release notes https://www.statsmodels.org/stable/release/version0.9.html 有关文档的备份请访问-https://statsmodels.github.io/stable/ 和 https://statsmodels.github.io/dev/. Statsmodels是一个Python包，为统计计算的scipy提供补充，包括描述性统计和统计模型的估计和推断。
Recent improvements are highlighted in the release notes https://www.statsmodels.org/stable/release/version0.9.html 有关文档的备份请访问-https://statsmodels.github.io/stable/ 和 https://statsmodels.github.io/dev/. statsmodels.api: 横截面模型和方法。通常使用 import statsmodels.api as sm 导入。 statsmodels.tsa.api: 时间序列模型和方法。通常使用 import statsmodels.tsa.api as tsa 导入。 statsmodels.formula.api: 用于使用公式字符串和 DataFrame 指定模型的便捷接口。此 API 直接公开支持公式 API 的模型的 from_formula 类方法。通常使用 import statsmodels.formula.api as smf 导入
API 重点关注模型以及最常用的统计检验和工具。 导入路径和结构 解释了这两个 API 模块的设计以及如何从 API 导入与直接从定义模型的模块导入的不同之处。有关可用模型、统计信息和工具的完整列表，请参阅 用户指南 中的详细主题页面。 WLS(endog, exog[, weights, missing, hasconst]) There was an error while loading. Please reload this page.
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