使用Python统计建模和计量经济学工具包-Statsmodels

Statsmodels 介绍

作者：张鹏辉

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。

模型类型

线性模型、广义线性模型、离散模型、稳健模型、自回归模型。

常用加载方式

API调用法

import api可以调用大多数常用回归模型，并且不用需要大量的前缀

直接路径调用法

引用api可能会使得加载的时间过慢，可以直接输入路径

基础流程

1.加载模块、数据

数据结果的后五列：

2.构造模型并拟合

statsmodels 中的回归操作都是基于矩阵，比如OLS的系数是由β̂ =(X′X)−1X′yβ^=(X′X)−1X′y估计的。

statsmodels.OLS 的输入有 (endog, exog, missing, hasconst) 四个，而hasconst默认无，所以正常情况下需要在数据集中多加一行常数项。

2.1方法一 ：使用sm.add_constant()

2.2方法二 ：使用dmatrices

ps. 若使用后文中的formula构造，亦可自动添加

3.参数查看