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Python数学建模库StatsModels统计回归简介初识

作者:youcans

这篇文章主要为大家介绍了Python数学建模库StatsModels统计回归的基本概念,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝打击多多进步

1、关于 StatsModels

statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化。

2、文档

最新版本的文档位于:
https://www.statsmodels.org/stable/

3、主要功能

1.线性回归模型:

2.具有混合效应和方差分量的混合线性模型

3.glm:支持所有一个参数的广义线性模型 指数族分布

4.二项和poisson的贝叶斯混合glm

5.gee:单向聚类或纵向数据的广义估计方程

6.离散模型:

7. rlm:支持多个m估计的鲁棒线性模型。

8.时间序列分析:时间序列分析模型

9.生存分析:

比例危险回归(cox模型)

幸存者函数估计(kaplan-meier)

累积关联函数估计

10.多变量:

11.非参数统计:单变量和多变量核密度估计

12.数据集:用于示例和测试的数据集

13.统计学:广泛的统计测试

14.小鼠插补,顺序统计回归和高斯插补

15.中介分析

16.图形包括用于可视化分析数据和模型结果的绘图功能

17.输入/输出

18.沙箱:statsmodels包含一个沙箱文件夹,其中包含 未被视为“生产准备就绪”的开发和测试。

4、获取和安装

pip3 install --upgrade statsmodel -i https://pypi.tsinghua.edu.cn/simple

以上就是Python数学建模库StatsModels统计回归简介初识的详细内容,更多关于数学建模库StatsModels统计回归的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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