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GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

statsmodels

statsmodels – Statsmodels:Pythonの統計モデリングと計量経済学

投稿日:

Statsmodels:Pythonの統計モデリングと計量経済学 http://www.statsmodels.org/devel/

Statsmodelsについて

Statsmodelsは、記述的な統計や統計モデルの推定や推論を含む統計計算のためのscipyを補完するPythonパッケージです。

ドキュメンテーション

最新のリリースのドキュメントはat

http://www.statsmodels.org/stable/

開発版のドキュメントは次の場所にあります。

http://www.statsmodels.org/dev/

最近の改善点は、リリースノートで強調表示されています

http://www.statsmodels.org/stable/release/version0.8.html

ドキュメントのバックアップはhttp://statsmodels.github.io/stable/およびhttp://statsmodels.github.io/dev/で入手できます。

主な特徴

  • 線形回帰モデル:
    • 普通の最小二乗
    • 一般化最小二乗
    • 加重最小二乗
    • 自己回帰的エラーを伴う最小正方形
    • 数量回帰
  • 混合エフェクトと分散コンポーネントを含む混合線形モデル
  • GLM:1パラメータ指数分布のすべての分布をサポートする一般化線形モデル
  • GEE:一方向のクラスタ化データまたは縦データの一般化された推定式
  • 離散モデル:
    • ロジットとプロビット
    • 多項ロジット(MNLogit)
    • ポアソン回帰
    • 負の二項回帰
  • RLM:いくつかのM推定値をサポートするロバストな線形モデル。
  • 時系列解析:時系列解析のモデル
    • StateSpaceモデリングフレームワークの完成
      • 季節のARIMAモデルとARIMAXモデル
      • VARMAおよびVARMAXモデル
      • ダイナミックファクターモデル
    • 隠れマルコフモデル(HMM)としても知られるマルコフスイッチングモデル(MSAR)は、
    • 一変量時系列解析:AR、ARIMA
    • ベクトル自己回帰モデル、VARおよび構造VAR
    • 時系列の仮説検定:単位根、共積分など
    • 時系列分析のための記述統計量とプロセスモデル
  • 生存分析:
    • 比例ハザード回帰(Coxモデル)
    • 生存関数の推定(Kaplan-Meier)
    • 累積発生関数の推定
  • ノンパラメトリック統計量:(単変量)カーネル密度推定値
  • データセット:サンプルとテストに使用されるデータセット
  • 統計:幅広い統計テスト
    • 診断および仕様テスト
    • フィット感と正常性のテスト
    • 複数のテストのための関数
    • さまざまな追加統計テスト
  • MICEによる帰属と順序統計における回帰
  • 仲介分析
  • 不足している主成分分析
  • I / O
    • Stata .dtaファイルをnumpy配列に読み込むためのツール。
    • ascii、latex、htmlへのテーブル出力
  • その他のモデル
  • サンドボックス:statsmodelsには、開発とテストのさまざまなステージにコードが含まれたサンドボックスフォルダが含まれていますが、これは「プロダクションレディ」とはみなされません。 これは他のものの中でカバーする
    • 一般化モーメント法(GMM)推定法
    • カーネル回帰
    • scipy.stats.distributionsのさまざまな拡張機能
    • パネルデータモデル
    • 情報理論的尺度

それを得る方法

GitHubのマスターブランチは、最新のコードです

https://www.github.com/statsmodels/statsmodels

リリースタグのソースダウンロードはGitHubで利用可能です

https://github.com/statsmodels/statsmodels/tags

バイナリとソースの配布はPyPiから利用可能です

http://pypi.python.org/pypi/statsmodels/

バイナリはAnacondaにインストールできます

conda install statsmodels

開発スナップショットはAnaconda(まれに更新されています)

conda install -c https://conda.binstar.org/statsmodels statsmodels

ソースからのインストール

要件については、INSTALL.txtを参照するか、マニュアルを参照してください

http://statsmodels.github.io/dev/install.html

ライセンス

変更されたBSD(3節)

ディスカッションと開発

ディスカッションはメーリングリストで行われます。

http://groups.google.com/group/pystatsmodels

私たちは、使いやすさと改善のための提案について非常に興味を持っています。

バグレポート

バグレポートは、問題のトラッカーに

https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues







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