これは何？¶ StatsModels は、さまざまな統計モデルの推定だけでなく、統計的検定を実施し、 統計データ探索するためのクラスと関数を提供する Python ライブラリです。 使用感は R に似ています． 同じく機械学習用のライブラリとして， scikit-learn がありますが，こちらはあくまで も機械学習用ライブラリで， StatsModels は統計モデル用のライブラリです． 公式ページ: http://statsmodels.sourceforge.net/http://statsmodels.sourceforge.net/ Note 機械学習と統計モデル この両者は実用上はとても似ています． しかし，これらの技術が発展してきた文脈，つまりこれらの技術が目指している対象 は大きく異なります． 機械学習は，とりあえず未知のデータを予測することが重要です． そのため，こちらの
Python の線形回帰として以前まで scipy.stats.linregress を使っていたが、機能が少なくて使いづらいので statsmodels というのを導入してみた。まだ実質2時間しか使ってないので根本的に何か勘違いしているかもしれない。実質2時間しか使ってないからつれーわー 以下 statsmodels の OLS (ordinary least square; 普通の最小二乗法) の使い方について述べる。公式の資料はこちら http://statsmodels.sourceforge.net/stable/regression.html インストール pip でふつうに。
statistical models, hypothesis tests, and data exploration statsmodels is a Python module that provides classes and functions for the estimation of many different statistical models, as well as for conducting statistical tests, and statistical data exploration. An extensive list of result statistics are available for each estimator. The results are tested against existing statistical packages to e
Linear regression models: Ordinary least squares Generalized least squares Weighted least squares Least squares with autoregressive errors Quantile regression Recursive least squares Mixed Linear Model with mixed effects and variance components GLM: Generalized linear models with support for all of the one-parameter exponential family distributions Bayesian Mixed GLM for Binomial and Poisson GEE:
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