1、關于 StatsModels

statsmodels（http://www.）是一個Python庫，用于擬合多種統(tǒng)計模型，執(zhí)行統(tǒng)計測試以及數(shù)據(jù)探索和可視化。

2、文檔

最新版本的文檔位于：
https://www./stable/

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Python數(shù)模筆記-PuLP庫
Python數(shù)模筆記-StatsModels統(tǒng)計回歸
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3、主要功能

1. 線性回歸模型：

• 普通最小二乘法

• 廣義最小二乘法

• 加權最小二乘法

• 具有自回歸誤差的最小二乘法

• 分位數(shù)回歸

• 遞歸最小二乘法

2. 具有混合效應和方差分量的混合線性模型

3. glm：支持所有一個參數(shù)的廣義線性模型 指數(shù)族分布

4. 二項和poisson的貝葉斯混合glm

5. gee：單向聚類或縱向數(shù)據(jù)的廣義估計方程

6. 離散模型：

• logit和probit

• 多項式logit（mnlogit）

• 泊松與廣義泊松回歸

• 負二項回歸

• 零膨脹計數(shù)模型

7. rlm：支持多個m估計的魯棒線性模型。

8. 時間序列分析：時間序列分析模型

• 完整的狀態(tài)空間建?？蚣?/p>

• 季節(jié)性arima和arimax模型

• Varma和Varmax型號

• 動態(tài)因素模型

• 未觀察到的組件模型

• 馬爾可夫切換模型（MSAR），也稱為隱馬爾可夫模型（HMM）

• 單變量時間序列分析：ar，arima

• 向量自回歸模型、var和結構var

• 矢量誤差修正模型，vecm

• 指數(shù)平滑，霍爾特溫特斯

• 時間序列的假設檢驗：單位根、協(xié)整等

• 時間序列分析的描述性統(tǒng)計和過程模型

9. 生存分析：

• 比例危險回歸（cox模型）

• 幸存者函數(shù)估計（kaplan-meier）

• 累積關聯(lián)函數(shù)估計

10. 多變量：

• 缺失數(shù)據(jù)的主成分分析

• 旋轉因子分析

• 曼諾瓦

• 典型相關

11. 非參數(shù)統(tǒng)計：單變量和多變量核密度估計

12. 數(shù)據(jù)集：用于示例和測試的數(shù)據(jù)集

13. 統(tǒng)計學：廣泛的統(tǒng)計測試

• 診斷和規(guī)格測試

• 擬合優(yōu)度和正態(tài)性檢驗

• 多重測試功能

• 各種附加統(tǒng)計測試

14. 小鼠插補，順序統(tǒng)計回歸和高斯插補

15. 中介分析

16. 圖形包括用于可視化分析數(shù)據(jù)和模型結果的繪圖功能

17. 輸入/輸出

• 用于讀取stata.dta文件的工具，但pandas有一個更新的版本

• 表輸出為ascii、latex和html

18. 沙箱：statsmodels包含一個沙箱文件夾，其中包含 未被視為“生產(chǎn)準備就緒”的開發(fā)和測試。

• 廣義矩量法（gmm）估計量

• 核回歸

• scipy.stats.distributions的各種擴展

• 面板數(shù)據(jù)模型

• 信息論測度

4、獲取和安裝

pip3 install --upgrade statsmodel -i https://pypi./simple