statsmodels学习笔记

统计模型、假设检验和数据探索。statsmodels是一个python模块，提供了用于估计许多不同统计模型的类和函数，以及用于统计测试和统计数据探索。每个估计器都有一个广泛的结果统计列表。根据现有的统计软件包对结果进行测试，以确保它们是正确的。

简介

statsmodes支持使用R风格的公式和pandas dataframe指定模型。下面是一个使用普通最小二乘的简单例子:

# ordinary least squares
import numpy as np
import statsmodels.api as sm 

# 生成人工数据(2个回归量+常数)
nobs = 100
X = np.random.random((nobs, 2))
X = sm.add_constant(X)
beta = [1, .1, .5]
e = np.random.random(nobs)
y = np.dot(X, beta) + e
# 拟合回归模型
results = sm.OLS(y, X).fit()
# 检查结果
print(results.summary())

安装statsmodels

1. Anaconda

conda install -c conda-forge statsmodels

2. PyPI

python -m pip install statsmodels