statsmodel

【statsmodels】快速实现回归预测

但是个人比较喜欢使用statsmodel进行线性回归，一是其可以更好的呈现回归效果，二是其能够自动跳过缺失值。
giao客·2024-01-07 03:09

教你使用Python Statsmodel进行假设检验和线性回归

如果你使用Python处理数据，你可能听说过statsmodel库。Statsmodels是一个Python模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。
翻斗花园的FAN·2023-11-13 22:29

Pmdarima实现单变量时序预测与交叉验证

时间序列交叉验证2.1滚动交叉验证(RollingForecastCV)2.2滑窗交叉验证(SildingWindowForecastCV)1.pmdarima实现单变量时间序列预测Pmdarima是以statsmodel
talle2021·2023-11-01 10:44

基于统计学库statsmodel实现时间序列预测

文章目录1.数据探索与清洗2.假设检验：平稳性检验3.差分处理4.绘制ACF与PACF图像，完成模型选择4.建立ARIMA和SARIMA模型5.解读summary6.确定最终的模型ARIMA模型在统计学上的三大基本假设：时间序列具有平稳性（stationary），即标签值的变化规律不随时间而改变，这是从过去的时间中习得的规律可以被用于未来的基本条件。这一条件保障了当前数据中有超越时间的“客观规律”
talle2021·2023-10-13 22:07

教你使用Python Statsmodel进行假设检验和线性回归

如果你使用Python处理数据，你可能听说过statsmodel库。Statsmodels是一个Python模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。
Python-Joy·2023-09-12 20:09

Python_基于statsmodel包画Bland altman plot （Mean Difference Plot）用于预测结果分析

画BlandAltmanplot（MeanDifferencePlot）API接口介绍使用示例结果自行实现绘制BlandAltmanplot的函数References:本文基于Python包——statsmodel
MasterQKK 被注册·2023-08-30 08:52

用python做Cox分析的三个库的介绍和体验

用python做Cox分析的三个常见库的介绍和体验跟时间相关的数据分析（预测模型），一个是时间序列（X随时间变化），另外一个就是Cox（y随时间变化），都有专门的包，statsmodel、lifelines
预测模型的开发与应用研究·2023-04-20 03:44

Python金融学基础——夏普比率(Sharpe-ratio)和资产组合价值(portfolio-value)

前面的课程主要是在研究Pandas的时序分析实现，以及利用statsmodel对时序数据进行ARIMA以及有权重的ARIMA模型的建模，并尝试预测未来的走向。
mishidemudong·2023-02-05 10:23

回归分析代码实现

1.statsmodel回归分析importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmnsample=20x=np.linspace
樱花的浪漫·2023-01-23 21:43

mpf2_线性规划_CAPM_sharpe_Arbitrage Pricin_Inversion Gauss Jordan_Statsmodel_Pulp_pLU_Cholesky_QR_Jacobi

Nonlineardynamicsplayavitalroleinourworld.Linearmodelsareoftenemployedineconomicsduetobeingeasiertostudyandtheireasiermodelingcapabilities.Infinance,linearmodelsarewidelyusedtohelppricesecuritiesandpe
LIQING LIN·2023-01-12 08:50

统计分析——回归分析

置信水平下预测区间影响区间宽度的因素回归直线的拟合优度判定系数显著性检验线性关系检验回归系数检验两个检验的区别多元线性回归调整的多重判定系数曲线回归分析多重共线性多重共线性检验的主要方法容忍度方差膨胀因子Python工具包介绍Statsmodel
啥都鼓捣的小yao·2022-12-30 16:18

Python statsmodel回归 添加截距项

importstatsmodels.apiassmx=sm.add_constant(x)#添加截距项modelDfs=sm.OLS(y,x)result=modelDfs.fit()result.summary()
mohana48833985·2022-12-19 12:50

python statsmodel 回归结果提取（回归系数、t值、pvalue、R方）【转载】

@创建于：2022.12.12@修改于：2022.12.12文章目录1、训练模型2、提取元素-回归系数类3、模型评价类4、计量经济学方面的系数5、参考来源1、训练模型相关函数官网链接：statsmodels.regression.linear_model.OLSResultsstatsmodels.discrete.discrete_model.LogitResultsimportstatsmod
条件漫步·2022-12-15 09:34

python sklearn库logistics_python – “statsmodels”和“sklearn”中的Logit估计器

我很确定它是一个功能,而不是一个bug,但我想知道是否有办法让sklearn和statsmodel在logit估计中匹配.一个非常简单的例子：importnumpyasnpimportstatsmodels.formula.apiassmfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionnp.random.seed
日向夕阳·2022-12-11 10:10

python做logistic回归分析

python做logistic回归分析，我觉的使用statsmodel库比较好，结果输出比较整齐。很类似传统的统计软件。比如使用kaggel的heart数据集。
JECK_ケーキ·2022-12-08 12:13

statsmodel之summary参数解释

#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibimportnumpyasnpimporttime,datetimeimportstatsmodels.apiassmdf=pd.read_csv('D:\work\数据分析\换师次数学生状态关系\全部学员课消状态表.csv',encodin
一直在路上ing·2022-12-07 07:53

Simple Linear Regression：ONE

这个库的好处在于行列索引并不是规定死的0和1（numpy就是规定死了的，numpy是以矩阵作为基本单位），索引可以改为文字数字等符号，灵活性很好scipy：一个科学运算的库，里面封装了很多科学计算的模块statsmodel
今日说"法"·2022-12-04 22:21

多重共线性详解

多重共线性处理方法7、其他说明8、多重共线性识别-python代码8.1、vif检验8.2相关系数8.3聚类9、宏观把握共线性问题9.1、共线性的一般性的影响9.2、共线性对线性回归、逻辑回归的影响10、statsmodel
佐佑思维·2022-11-22 20:11

python数据分析之时间序列分析详情

季节性预测模型ARIMA模型ARMA模型针对ARMA模型自动选择合适的参数时序数据的异常值检测前言时间序列分析是基于随机过程理论和数理统计学方法：每日的平均气温每天的销售额每月的降水量时间序列分析主要通过statsmodel
·2022-08-11 11:51

Docker： 使用jupyter notebook基础镜像搭建自己的 pytorch 开发环境

datascience-notebook,因为它预装了常用的模块：pandas,matplotlib,scipy,seaborn,scikit-learn,scikit-image,sympy,cython,patsy,statsmodel
新芝麻开门·2021-06-24 19:28

python statsmodel的使用

1、PandasPythonDataAnalysisLibrary或pandas是基于NumPy的一种工具，相当于这是Python官方自己的一套库statsmodel是基于Pandas开发的一套库，用于一些描述统计
·2020-12-21 17:51

人工智能-数学基础-回归分析

最终指导依据）显著性检验线性关系检验回归系数的显著性检验线性关系检验与回归系数检验的区别多元线性回归分析调整的多重判定系数：曲线回归分析多重共线性多重共线性检验的主要方法:容忍度:方差膨胀因子python工具包statsmodel
南征_北战·2020-08-21 06:14

python离线手动安装轮子（statsmodels）

轮子材料下载：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/cp34,35对应python的版本号，win_amd64对应64位的windows系统本来安装过3.7版的statsmodel
reclueno1·2020-08-10 07:06

Python机器学习依赖库的安装（numpy、scipy、sklearn）

1、常用Python机器学习包Numpy：用于科学计算的包Pandas：提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具Scipy：用于数学，科学工程的软件StatsModel
fsfsfsdfsdfdr·2020-07-30 19:12

问题解决：使用docker中的jupyter时，挂载本地文件夹后，在jupyter中无法进行文件新建、修改等操作，报错“permission denied”

datascience-notebook，里面预装了常用的机器学习模块：pandas,matplotlib,scipy,seaborn,scikit-learn,scikit-image,sympy,cython,patsy,statsmodel
CH!NG·2020-06-26 04:23

Py之seaborn：seaborn库的简介、安装、使用方法之详细攻略

它构建在MatPultLB的顶部，与PyDATA栈紧密集成，包括对SIMPY和BANDA数据结构的支持以及SISPY和STATSMODEL的
一个处女座的程序猿·2020-06-25 19:46

scipy stats 和statsmodel 区别

tats模块功能比较基础，主要围绕随机变量提供数值方法，比如随机变量的分位数/cdf之类的，构造分布，分布对象模型之类的。还有一些检验方法，ks检验，t检验，正态性检验，卡方检验之类的。还有一些不成体系的估计方法（随机变量自己当然也有估计方法），如核密度估计等。这一点有点像numpy在围绕着数组向量基础上提供一些不成体系的（常用）方法的感觉。然而stats却缺了最重要的统计方法体系，回归，这个完全
hellocsz·2020-06-23 13:22

python statsmodel 回归结果提取（回归系数、t值、pvalue、R方、、、、）

提取statsmodel里模型结果的各个元素以OLS回归结果为例相关函数官网链接：https://www.statsmodels.org/stable/search.html?
chongminglun·2020-06-22 22:53

常用统计学回归模型应用场景与python实现方法

本文从数据类型出发对统计回归模型进行了分类整理，并基于python的statsmodel库（类R语言），给出了这些模型的一种实现方案。一、理清数据类型：横截面数据、时间序列数据、分层数据or面板数
冰糖少女·2020-06-20 23:15

PySpark pandas udf

一些类似pandas,numpy,statsmodel,scikit-learn被大量使用，逐渐成为主流的工具包。
breeze_lsw·2020-02-15 09:53

第十课 Python金融学基础——夏普比率(Sharpe ratio)和资产组合价值(portfolio value)

前面的课程主要是在研究Pandas的时序分析实现，以及利用statsmodel对时序数据进行ARIMA以及有权重的ARIMA模型的建模，并尝试预测未来的走向。
九日照林·2020-02-06 22:40

statsmodel 提取输出的回归结果

直接看return部分，举例model=statsmodel.WLS(Y,X)model=model.fit()#打印所有的结果print(model.summary)#打印你想提取的结果，比如p值print
小 月·2019-06-20 12:35

Lesson 14 - 逻辑回归

你将了解到：如何使用python执行逻辑回归来预测statsmodel和sklearn中的二进制响应值。如何解释statsmodels中逻辑回归输出的系数。如何使用各种指标评估模型的执行情况。
IntoTheVoid·2018-09-19 13:13

【脚本语言系列】关于Python统计分析statsmodel,你需要知道的事

如何使用statsmodel安装statsmodel使用easy_install或pip安装statsmodelseasy_install-Ustatsmodelspipinstall-Ustatsmodels
Allen Moore·2017-04-26 14:31

Statsmodel,基于Pandas的统计模型库

Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。主页：http://www.statsmodels.org/stable/index.html源代码：https://github.com/statsmodels/statsmodelsPython分发库：https://pypi.python.org/pypi/statsmodels/这篇文章
openthings·2016-01-25 08:00
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