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数据科学篇| statsmodels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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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。...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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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-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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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。...的分析放进去,像GS也包括贝叶斯啊,岭回归啊(RRBLUP),参考群,候选群,交叉验证之类的概念,本质上也是机器学习的一种形式,通过这种形式调用,包括后面什么卷积神经网络等前沿性的算法考虑在内,然后封装成一个

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GPT4做数据分析时间序列预测之八相当棒2023.6.1

你可以使用Python中的statsmodels来实现SARIMA模型。 2. Prophet模型:Prophet是Facebook开发的一种时间序列预测模型,可以用来预测未来的销售额。...你可以使用Python中的statsmodels来实现ARIMA模型。 4....你可以使用Python中的statsmodels来实现ExponentialSmoothing模型。 5. SVM模型:SVM模型是一种基于支持向量机的时间序列预测方法,可以用来预测未来的销售额。...你可以使用Python中的scikit-learn来实现SVM模型。 对于你的数据,你可以使用以上任意一种方法来预测未来6个月的销售额。...statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.tsa.seasonal

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