حول نماذج الإحصائيات
statsmodels عبارة عن حزمة Python توفر تكملة لـ scipy للحسابات الإحصائية بما في ذلك الإحصائيات الوصفية والتقدير والاستدلال للنماذج الإحصائية.
التوثيق
وثائق الإصدار الأخير موجودة في
https://www.statsmodels.org/stable/
الوثائق الخاصة بإصدار التطوير موجودة في
https://www.statsmodels.org/dev/
تم تسليط الضوء على التحسينات الأخيرة في ملاحظات الإصدار
https://www.statsmodels.org/stable/release/
تتوفر النسخ الاحتياطية للوثائق على https://statsmodels.github.io/stable/ وhttps://statsmodels.github.io/dev/.
الميزات الرئيسية
- نماذج الانحدار الخطي:
- المربعات الصغرى العادية
- المربعات الصغرى المعممة
- المربعات الصغرى المرجحة
- المربعات الصغرى مع أخطاء الانحدار الذاتي
- الانحدار الكمي
- المربعات الصغرى العودية
- النموذج الخطي المختلط ذو التأثيرات المختلطة ومكونات التباين
- GLM: نماذج خطية معممة مع دعم لجميع التوزيعات العائلية الأسية ذات المعلمة الواحدة
- بايزي GLM المختلطة ذات الحدين وبواسون
- GEE: معادلات تقدير معممة للبيانات المجمعة أو الطولية ذات الاتجاه الواحد
- نماذج منفصلة:
- لوجيت و بروبت
- لوغاريتم متعدد الحدود (MNLogit)
- بواسون وانحدار بواسون المعمم
- الانحدار السلبي ذو الحدين
- نماذج العد الصفري المضخم
- RLM: نماذج خطية قوية مع دعم للعديد من مقدرات M.
- تحليل السلاسل الزمنية: نماذج لتحليل السلاسل الزمنية
- استكمال إطار النمذجة StateSpace
- موديلات ARIMA وARIMAX الموسمية
- نماذج فارما وفارماكس
- نماذج العامل الديناميكي
- نماذج المكونات غير الملحوظة
- نماذج تبديل ماركوف (MSAR)، والمعروفة أيضًا باسم نماذج ماركوف المخفية (HMM)
- تحليل السلاسل الزمنية أحادية المتغير: AR، ARIMA
- نماذج الانحدار الذاتي المتجهة، VAR و VAR الهيكلي
- نموذج تصحيح الخطأ المتجه، VECM
- التجانس الأسي، هولت وينترز
- اختبارات الفرضيات للسلاسل الزمنية: جذر الوحدة، التكامل المشترك وغيرها
- الإحصائيات الوصفية ونماذج العمليات لتحليل السلاسل الزمنية
- تحليل البقاء على قيد الحياة:
- الانحدار النسبي للمخاطر (نماذج كوكس)
- تقدير دالة الناجي (كابلان ماير)
- تقدير دالة الإصابة التراكمية
- متعدد المتغيرات:
- تحليل المكونات الرئيسية مع البيانات المفقودة
- تحليل العوامل مع التناوب
- مانوفا
- الارتباط الكنسي
- الإحصائيات اللامعلمية: مقدرات كثافة النواة أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات
- مجموعات البيانات: مجموعات البيانات المستخدمة للأمثلة وفي الاختبار
- الإحصاء: مجموعة واسعة من الاختبارات الإحصائية
- اختبارات التشخيص والمواصفات
- اختبارات جودة الملاءمة والحياة الطبيعية
- وظائف لاختبارات متعددة
- اختبارات إحصائية إضافية مختلفة
- الإسناد مع MICE، والانحدار على إحصائية الطلب والإسناد الغوسي
- تحليل الوساطة
- تتضمن الرسومات وظائف الرسم للتحليل البصري للبيانات ونتائج النماذج
- الإدخال/الإخراج
- أدوات لقراءة ملفات Stata .dta، ولكن لدى الباندا إصدار أحدث
- إخراج الجدول إلى ascii، latex، وhtml
- نماذج متنوعة
- Sandbox: تحتوي statsmodels على مجلد Sandbox يحتوي على تعليمات برمجية في مراحل مختلفة من التطوير والاختبار والتي لا تعتبر "جاهزة للإنتاج". وهذا يغطي من بين أمور أخرى
- مقدرات الطريقة المعممة للحظات (GMM).
- انحدار النواة
- ملحقات مختلفة لscipy.stats.distributions
- نماذج بيانات اللوحة
- التدابير النظرية للمعلومات
كيفية الحصول عليه
الفرع الرئيسي على GitHub هو أحدث كود
https://www.github.com/statsmodels/statsmodels
التنزيل المصدر لعلامات الإصدار متاح على GitHub
https://github.com/statsmodels/statsmodels/tags
الثنائيات وتوزيعات المصدر متاحة من PyPi
https://pypi.org/project/statsmodels/
يمكن تثبيت الثنائيات في اناكوندا
كوندا تثبيت statsmodels
الحصول على أحدث رمز
تركيب العجلة الليلية الأحدث
يمكن تثبيت أحدث عجلة ليلية باستخدام النقطة.
python -m pip install -i https://pypi.anaconda.org/scientific-python-nightly-wheels/simple statsmodels --upgrade --use-deprecated=legacy-resolver
التثبيت من المصادر
راجع INSTALL.txt لمعرفة المتطلبات أو راجع الوثائق
https://statsmodels.github.io/dev/install.html
المساهمة
نرحب بالمساهمات بأي شكل من الأشكال، بما في ذلك:
- تحسينات التوثيق
- اختبارات إضافية
- ميزات جديدة للنماذج الموجودة
- نماذج جديدة
https://www.statsmodels.org/stable/dev/test_notes
للحصول على إرشادات حول تثبيت statsmodels في الوضع القابل للتحرير .
رخصة
BSD المعدل (3 فقرة)
المناقشة والتطوير
المناقشات تجري على القائمة البريدية
https://groups.google.com/group/pystatsmodels
وفي تعقب القضية. نحن مهتمون جدًا بالتعليقات حول سهولة الاستخدام واقتراحات التحسينات.
تقارير الأخطاء
يمكن إرسال تقارير الأخطاء إلى متتبع المشكلات على
https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues
