statsmodels

Science

통계분석

개요 statsmodels

Statsmodels는 다양한 통계 모델을 추정하고 통계 테스트를 수행하고 통계 데이터를 탐색하기 위한 클래스와 함수를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 회귀, 시계열 분석, 비모수 통계 등을 위한 상위 수준 인터페이스로SciPy을 보완합니다.

PyRun을(를) 사용하면 OLS 회귀 모델을 맞추고, 가설 테스트를 실행하고, 브라우저에서 직접 통계 요약을 탐색할 수 있습니다. Statsmodels는Pyodide배포판에 번들로 제공되므로 로컬 Python 설정 없이 즉시 데이터 분석을 시작할 수 있습니다.

코드 및 실행 출력

일반 최소제곱 모델을 피팅하고 평가합니다.

OLS Linear Regression에디터에서 실행

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}")