百木园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/
欢迎关注 Youcans 原创系列，每周更新数模笔记
Python数模笔记-PuLP库
Python数模笔记-StatsModels统计回归
Python数模笔记-Sklearn
Python数模笔记-NetworkX
Python数模笔记-模拟退火算法
3、主要功能
- 普通最小二乘法
- 广义最小二乘法
- 加权最小二乘法
- 具有自回归误差的最小二乘法
- 分位数回归
- 递归最小二乘法
- logit和probit
- 多项式logit（mnlogit）
- 泊松与广义泊松回归
- 负二项回归
- 零膨胀计数模型
- 完整的状态空间建模框架
- 季节性arima和arimax模型
- Varma和Varmax型号
- 动态因素模型
- 未观察到的组件模型
- 马尔可夫切换模型（MSAR），也称为隐马尔可夫模型（HMM）
- 单变量时间序列分析：ar，arima
- 向量自回归模型、var和结构var
- 矢量误差修正模型，vecm
- 指数平滑，霍尔特温特斯
- 时间序列的假设检验：单位根、协整等
- 时间序列分析的描述性统计和过程模型
- 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
- 缺失数据的主成分分析
- 旋转因子分析
- 曼诺瓦
- 典型相关
- 诊断和规格测试
- 拟合优度和正态性检验
- 多重测试功能
- 各种附加统计测试
- 用于读取stata.dta文件的工具，但pandas有一个更新的版本
- 表输出为ascii、latex和html
- 广义矩量法（gmm）估计量
- 核回归
- scipy.stats.distributions的各种扩展
- 面板数据模型
- 信息论测度
4、获取和安装
pip3 install --upgrade statsmodel -i https://pypi.tsinghua.edu.cn/simple
版权说明：
YouCans 原创作品
Copyright 2021 YouCans, XUPT
Crated：2021-05-05
欢迎关注 Youcans 原创系列，每周更新数模笔记
Python数模笔记-PuLP库（1）线性规划入门
Python数模笔记-PuLP库（2）线性规划进阶
Python数模笔记-PuLP库（3）线性规划实例
Python数模笔记-Scipy库（1）线性规划问题
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（1）简介
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（2）线性回归
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（3）模型数据的准备
Python数模笔记-StatsModels 统计回归（4）可视化
Python数模笔记-Sklearn （1）介绍
Python数模笔记-Sklearn （2）聚类分析
Python数模笔记-Sklearn （3）主成分分析
Python数模笔记-Sklearn （4）线性回归
Python数模笔记-Sklearn （5）支持向量机
Python数模笔记-NetworkX（1）图的操作
Python数模笔记-NetworkX（2）最短路径
Python数模笔记-NetworkX（3）条件最短路径
Python数模笔记-模拟退火算法（1）多变量函数优化
Python数模笔记-模拟退火算法（2）约束条件的处理
Python数模笔记-模拟退火算法（3）整数规划问题
Python数模笔记-模拟退火算法（4）旅行商问题
来源：https://www.cnblogs.com/youcans/p/14728970.html
图文来源于网络，如有侵权请联系删除。