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Statsmodels:[1]模块简介

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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。这篇文章是Statsmodels系列文章的第一篇,主要介绍一下Statsmodels能干什么,以方便一些初学者选择是否需要学习该模块。之后我会发布一些列入门教程,一是作为笔记自己查看,而是作为教程可供学者快速入门,下面我们来看看Statsmodels有啥特性吧。

  • Liner regression models:线性回归模型
  • Gneralized linear models:一般线型模型,主要用于各种设计的方差分析
  • robust linear models:
  • Discrete choice models:离散选择模型,logit模型属于离散选择模型,主要用于微观计量经济学范畴
  • ANOVA:方差分析模型
  • Time series analysis:时间序列分析
  • Nonparametric estimators:非参检验
  • a wide range of statistical tests:各种统计检验
  • 以各种方式输出表格:text,latex,html;读取各种格式的数据
  • 绘图功能
  • extensive unit tests to ensure correctness of results:大量的整体检验以保证结果的正确性

  • 活跃的开发团体正在开发大量可用的工具

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