statsmodels
Science统计分析
概述 statsmodels
Statsmodels 是一个 Python 库，它提供了用于估计许多不同统计模型以及进行统计测试和探索统计数据的类和函数。它通过用于回归、时间序列分析、非参数统计等的更高级别接口补充了SciPy。
使用PyRun，您可以拟合 OLS 回归模型、运行假设检验并直接在浏览器中探索统计摘要。 Statsmodels 捆绑在Pyodide发行版中，因此您可以立即开始分析数据，而无需任何本地 Python 设置。
代码和执行输出
拟合并评估普通最小二乘模型。
OLS Linear Regression在编辑器中运行
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}")相关套餐
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