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Statistische Analyse

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Statsmodels ist eine Python-Bibliothek, die Klassen und Funktionen für die Schätzung vieler verschiedener statistischer Modelle sowie für die Durchführung statistischer Tests und die Untersuchung statistischer Daten bereitstellt. Es ergänztSciPyum eine übergeordnete Schnittstelle für Regression, Zeitreihenanalyse, nichtparametrische Statistiken und mehr.

MitPyRunkönnen Sie OLS-Regressionsmodelle anpassen, Hypothesentests durchführen und statistische Zusammenfassungen direkt in Ihrem Browser untersuchen. Statsmodels ist in der DistributionPyodidegebündelt, sodass Sie sofort mit der Datenanalyse beginnen können, ohne dass ein lokales Python-Setup erforderlich ist.

Code- und Ausführungsausgabe

Passen Sie ein gewöhnliches Modell der kleinsten Quadrate an und bewerten Sie es.

OLS Linear RegressionIm Editor ausführen
import statsmodels.api as sm
import numpy as np

np.random.seed(42)
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = 3 * x + 7 + np.random.normal(0, 2, size=50)

X = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, X).fit()

print("OLS Regression Results")
print("=" * 40)
print(f"R-squared  : {model.rsquared:.4f}")
print(f"Intercept  : {model.params[0]:.4f}  (true: 7)")
print(f"Slope      : {model.params[1]:.4f}  (true: 3)")
print(f"P-values   : {model.pvalues.round(4).tolist()}")
print(f"AIC        : {model.aic:.2f}")

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