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statsmodels︱python常规统计模型库

之前看sklearn线性模型没有R方,F检验,回归系数T检验等指标,于是看到了statsmodels这个库,看着该库输出的结果真是够怀念的。。 4.2 画模型图以及保存 4.3 快速获取模型输出参数:P检验、F检验、P统计量 ---- 1 安装 pip install statsmodels 不过有可能会报错: ImportError: cannot ,再重新安装了一下就好了: pip install --pre statsmodels -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2 相关模型介绍 相关文档可见 :https://www.statsmodels.org/stable/examples/index.html ? 3.2 广义线性模型——GLM 参考:https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/glm.html import statsmodels.formula.api

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Statsmodels线性回归看特征间关系

如果不知道该模型是否是线性模型的情况下可以使用statsmodelsstatsmodels是python中专门用于统计学分析的包,它能够帮我们在模型未知的情况下来检验模型的线性显著性。 statsmodels包含许多经典的统计方法,但没有贝叶斯方法和机器学习模型。 Statsmodels包含的模型有: 线性模型,广义线性模型和健壮线性模型 线性混合效应模型 方差(ANOVA)方法分析 时间序列过程和状态空间模型 广义矩估计 Statsmodels 的线性模型有两种不同的接口 import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf statsmodels.api x = sm.add_constant statsmodels.formula.api Statsmodels.formula.api要求用户输入公式,公式的形式为"parm1 ~ parm2",第一个参数parm1是被解释变量,相对于 ,

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    python 使用Statsmodels回归分析

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/102214639 Statsmodels是Python中一个强大的统计分析包, 使用时需要导入Statsmodels库 需要注意的是OLS()未假设回归模型有常数项,需要通过sm.add_constant()在自变量x的左侧加上一列常量1。 使用matplotlib库结合Statsmodels库绘制收盘价曲线和回归直线 import pandas_datareader.data as web import pandas as pd import numpy as np import datetime import statsmodels.api as sm from statsmodels import regression import matplotlib.pyplot

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    Statsmodels线性回归看特征间关系

    如果不知道该模型是否是线性模型的情况下可以使用statsmodelsstatsmodels是python中专门用于统计学分析的包,它能够帮我们在模型未知的情况下来检验模型的线性显著性。 ? Statsmodels Statsmodels是Python进行拟合多种统计模型、进行统计试验和数据探索可视化的库。statsmodels包含许多经典的统计方法,但没有贝叶斯方法和机器学习模型。 Statsmodels包含的模型有: 线性模型,广义线性模型和健壮线性模型 线性混合效应模型 方差(ANOVA)方法分析 时间序列过程和状态空间模型 广义矩估计 Statsmodels 的线性模型有两种不同的接口 import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf statsmodels.api x = sm.add_constant statsmodels.formula.api Statsmodels.formula.api要求用户输入公式,公式的形式为"parm1 ~ parm2",第一个参数parm1是被解释变量,相对于 ,

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    数据科学篇| statsmodels库的使用(六)

    statsmodels 官网:http://www.statsmodels.org statsmodels是一个Python模块,它提供对许多不同统计模型估计的类和函数,并且可以进行统计测试和统计数据的探索 说实话,statsmodels这个词我总是记不住,但是国宝“熊猫”这个单词pandas我还是记得住的,它提供用于估计许多不同统计模型的类和函数,以及用于进行统计测试和统计数据探索。 在statsmodels模块中主要有这么几个重要点 线性模型 方差分析 时间序列 线性模型 # 线性模型 import statsmodels.api as sm import numpy as np import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols moore = sm.datasets.get_rdataset # 回归移动平均线(ARMA) import pandas as pd import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.arima_model import

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    Python-Statsmodels–出行行为分析

    ),最终用来建模的数据集N=293,名称为model_data.csv 首先导入相关的包 from statsmodels.formula.api import logit import pandas 瞎猜的) ### 利用statsmodels构建只包含FAMALE的logit模型 logit_q1 = logit('C3H17M~FEMALE',data=df).fit(method='bfgs' 这里我们再自己构造一个计算似然比的函数,与statsmodels估计的结果对比一下,看看是否一致: ### 构建似然比检验的函数 def likelihood_ratio_test(llmin, llmax 可以看到,我们算出来的似然比检验的p值与statsmodels给出的是一样的,欧耶。 我们算的MS-based模型的rho-squared跟statsmodels给出的一样(都是0.005),实际上还需要算一个adjusted rho-squared,这里懒了没有算(在rho-squared

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    statsmodels的回归R2的问题

    在python中,我们回归一般采用的是statsmodels这个模块,但是回归的时候获得的R2其实有那么点学问,有时候设置错参数可能得到的R2大家会觉得怪怪的。这里就给大家排个雷。 2.模型参数都有常数项         我们来看一下statsmodels中的代码注释: ?

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    使用Python的statsmodels模块进行多元线性回归分析

    运行环境: win7、python3.6 实现功能: 对多个参数进行回归分析,得出回归方程,回归统计量P值等 ---- 代码: 创建statsmodels_test.py 将下面代码复制到该py文件 from pandas import DataFrame import statsmodels.api as sm #import statsmodels.regression.linear_model

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    机器学习 | 使用statsmodels和sklearn进行回归分析

    python不像R中,默认的函数可以做回归分析lm,可以做方差分析aov,python中进行统计分析需要载入外在的包,这里经常用到的是statsmodels和sklearn包,statsmodels风格还是和 「statsmodels包介绍:」 statsmodels官方文档:https://www.statsmodels.org/stable/ statsmodels主要是偏向传统统计分析,比如回归分析,方差分析 2. statsmodels的矩阵的形式 ❝statsmodels有两种方法,一种是通过numpy矩阵操作的形式运算,这里的OLS都是大写,另一种是formula形式,ols是小写,风格类似R。 R方为0.991,调和R方为0.990. 3. statsmodels的formula的形式 ❝statsmodels也可以使用类似R语言,公式的方法进行建模。 ❞ import statsmodels.formula.api as smf smf.ols("weight ~ height",data=dat).fit().summary() 结果: ?

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    动手实战 | Statsmodels 中经典的时间序列预测方法

    #TSer# 时间序列知识整理系列,持续更新中 ⛳️ 赶紧后台回复"讨论"加入讨论组交流吧 Statsmodels库是Python中一个强大的统计分析库,包含假设检验、回归分析、时间序列分析等功能,能够很好的和 Python代码如下: from statsmodels.tsa.arima.model import ARMA from random import random # contrived dataset Python代码如下: # ARIMA example from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from random import random # Python代码如下: # SARIMA example from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX from random import Python代码如下: # VARMAX example from statsmodels.tsa.statespace.varmax import VARMAX from random import

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    python 数据分析基础 day19-使用statsmodels进行逻辑回归

    今天是读《python数据分析基础》的第19天,读书笔记内容为使用statsmodels进行逻辑回归。 以下代码将按数据清洗、训练模型、得出测试集的预测值这三个步骤展示 逻辑回归模型的使用。 ://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/tree/master/statistics/churn.csv 2.使用statsmodels 构建逻辑回归模型之前,需要手动为自变量添加常数项 #使用逻辑回归预测客户流失概率 import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api

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    ImportError: cannot import name ‘_maybe_get_pandas_wrapper_freq‘ from ‘statsmodels.tsa.filters._util

    import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt from stldecompose ==0.11.0,那么 statsmodels.tsa.filters. 你可以使用statsmodels.tsa.seasonal.STL,它可以提供类似的功能。 见其文档: https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.seasonal.STL.html#statsmodels.tsa.seasonal.STL 查看本机 statsmodels 版本,如下所示: 第二个方法:降低版本 statsmodels==0.10.2,如下所示 重启jupyter notebook,导入包没有报错,可以正常使用了。

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    import statsmodels.api as sm 时 ImportError: DLL load failed while importing _arpack: 找不到指定的程序。

    import statsmodels.api as sm 时 报错如下: 解决过程曲折,大致就是 scipy 版本与 statsmodels 的有些方法 不兼容,scipy==1.6.0后,问题解决了 : (base) C:\Users\Administrator>pip uninstall statsmodels Found existing installation: statsmodels 0.11.1 Uninstalling statsmodels-0.11.1: Would remove: d:\python\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels y Successfully uninstalled statsmodels-0.11.1 (base) C:\Users\Administrator>pip install statsmodels ==0.12.0) (1.15.0) Installing collected packages: statsmodels Successfully installed statsmodels-0.12.0

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    How to Save an ARIMA Time Series Forecasting Model in Python (如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型)

    日均女性出生数据集 首先,我们来看一个标准的时间序列数据集,我们可以用它来理解有关statsmodels ARIMA实现的问题。 Python环境 请确认您使用的是最新版本的statsmodels库。 你可以通过运行下面的脚本来进行确认: import statsmodels print('statsmodels: %s' % statsmodels. __version__) 运行脚本应该产生一个显示statsmodels 0.6或0.6.1的结果。 statsmodels: 0.6.1 您可以使用Python 2或3。 from pandas import Series from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.tsa.arima_model

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    python 数据分析基础 day16-使用statasmodels进行线性回归

    今天是读《python数据分析基础》的第16天,今天的读书笔记内容为使用statsmodels模块对数据进行最小二乘线性回归。 github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/tree/master/statistics/winequality-both.csv 2.运用statsmodels 模块进行最小二乘回归可参考此内容http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.OLS.html #statsmodels.regression.linear_model.OLS #运用wine变量进行线性回归并预测葡萄酒的评分 import pandas as pd import statsmodels.api wineHead[wineHead.columns.difference(['type','quality'])]) #生成因变量 wineTrainDep=wineHead['quality'] #调用statsmodels

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    使用Python进行统计建模

    Statsmodels简介 在Python 中统计建模分析最常用的就是Statsmodels模块。Statsmodels是一个主要用来进行统计计算与统计建模的Python库。 文档 github.com/statsmodels/statsmodels 线性回归模型:普通最小二乘估计 线性模型有普通最小二乘(OLS)广义最小二乘(GLS)、加权最小二乘(WLS)等,Statsmodels 对线性模型有较好的支持,来看个最简单的例子:普通最小二乘(OLS) 首先导入相关包 %matplotlib inline import numpy as np import statsmodels.api pandas as pd import statsmodels.formula.api as smf import statsmodels.stats.api as sms import matplotlib.pyplot 结束语 以上就是Statsmodels的基本功能介绍,如果熟悉R的读者会发现很多命令与R是类似的。

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    如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型

    statsmodels库提供了Python中使用ARIMA的实现。ARIMA模型可以保存到文件中,以便以后对新数据进行预测。 在当前版本的statsmodels库中有一个bug,它阻止了保存的模型被加载。在本教程中,你将了解如何诊断并解决此问题。 让我们开始吧。 ? Python环境 确认正在使用statsmodels库是最新版本。 你可以通过运行以下脚本来执行此操作: import statsmodels print('statsmodels: %s' % statsmodels. from pandasimport Series from statsmodels.tsa.arima_modelimport ARIMA from statsmodels.tsa.arima_modelimport

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    如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型

    日均女性出生数据集 首先,我们来看一个标准的时间序列数据集,我们可以用它来理解有关statsmodels ARIMA实现的问题。 [日均女性出生总数图] Python环境 请确认您使用的是最新版本的statsmodels库。 你可以通过运行下面的脚本来进行确认: import statsmodels print('statsmodels: %s' % statsmodels. __version__) 运行脚本应该产生一个显示statsmodels 0.6或0.6.1的结果。 statsmodels: 0.6.1 您可以使用Python 2或3。 from pandas import Series from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.tsa.arima_model

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    如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型

    ] 每天女婴出生数目数据集 首先,我们可以通过一个标准的时间序列数据集,来理解statsmodels ARIMA实现中存在的问题。 [每日女性出生的数量] Python环境 确认你使用的是最新版本的statsmodels库。 你可以通过运行下面的脚本来检查: import statsmodels print('statsmodels: %s' % statsmodels. __version__) 运行脚本,如果是最新版本,会显示statsmodels 0.6或0.6.1。 statsmodels: 0.6.1 Python 2/3皆可。 from pandas import Series from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.tsa.arima_model

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    AR(I)MA时间序列建模过程——步骤和python代码

    http://www.statsmodels.org/devel/generated/statsmodels.tsa.stattools.adfuller.html? highlight=adfuller#statsmodels.tsa.stattools.adfuller 3.不平稳的处理 (1)对数处理。 http://www.statsmodels.org/devel/generated/statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox.html? 然而在statsmodels包里还有更直接的函数: import statsmodels.tsa.stattools as st order = st.arma_order_select_ic(timeseries , 此外,Stackoverflow上的一个解答:ARMA out-of-sample prediction with statsmodels,又给了一个预测的写法。

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