statsmodels

統計モデルについて

statsmodels は、記述統計、統計モデルの推定と推論を含む統計計算のために scipy を補完する Python パッケージです。

ドキュメント

最新リリースのドキュメントは次の場所にあります。

https://www.statsmodels.org/stable/

開発バージョンのドキュメントは次の場所にあります。

https://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

https://www.statsmodels.org/stable/release/

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

主な特長

• 線形回帰モデル:
  • 通常の最小二乗法
  • 一般化最小二乗法
  • 加重最小二乗法
  • 自己回帰誤差を伴う最小二乗法
  • 分位点回帰
  • 再帰的最小二乗法
• 混合効果と分散成分を含む混合線形モデル
• GLM: すべての 1 パラメーター指数族分布をサポートする一般化線形モデル
• 二項およびポアソンのベイズ混合 GLM
• GEE: 一方向クラスター化データまたは縦断データの一般化推定方程式
• 離散モデル:
  • ロジットとプロビット
  • 多項ロジット (MNLogit)
  • ポアソン回帰および一般化ポアソン回帰
  • 負の二項回帰
  • ゼロインフレート カウント モデル
• RLM: いくつかの M 推定器をサポートする堅牢な線形モデル。
• 時系列分析: 時系列分析のモデル
  • 完全な StateSpace モデリング フレームワーク
    • 季節限定の ARIMA モデルと ARIMAX モデル
    • VARMA および VARMAX モデル
    • 動的因子モデル
    • 観測されていないコンポーネントモデル
  • マルコフ スイッチング モデル (MSAR)。隠れマルコフ モデル (HMM) とも呼ばれます。
  • 単変量時系列分析: AR、ARIMA
  • ベクトル自己回帰モデル、VAR および構造 VAR
  • ベクトル誤り訂正モデル、VECM
  • 指数平滑法、ホルト・ウィンターズ
  • 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)
  • 生存関数推定 (Kaplan-Meier)
  • 累積発生率関数の推定
• 多変量:
  • 欠損データを含む主成分分析
  • 回転による因子分析
  • マノバ
  • 正準相関
• ノンパラメトリック統計: 単変量および多変量のカーネル密度推定器
• データセット: 例およびテストで使用されるデータセット
• 統計: 幅広い統計テスト
  • 診断と仕様テスト
  • 適合度テストと正規性テスト
  • 複数のテストのための機能
  • さまざまな追加の統計テスト
• MICE による代入、順序統計量の回帰、およびガウス代入
• 調停分析
• グラフィックスには、データとモデルの結果を視覚的に分析するためのプロット機能が含まれています
• I/O
  • Stata .dta ファイルを読み取るためのツールですが、pandas にはより新しいバージョンがあります
  • 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、「運用準備完了」とはみなされない開発およびテストのさまざまな段階のコードを含むサンドボックス フォルダーが含まれています。これは特にカバーします
  • 一般化モーメント法 (GMM) 推定器
  • 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
  • 情報理論的対策

入手方法

GitHub のメイン ブランチが最新のコードです

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

リリース タグのソース ダウンロードは GitHub で入手できます

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

バイナリとソース配布は PyPi から入手できます

https://pypi.org/project/statsmodels/

Anacondaにバイナリをインストールできる

conda インストール統計モデル

最新のコードの取得

最新のナイトリーホイールのインストール

最新の nightly Wheel は pip を使用してインストールできます。

python -m pip install -i https://pypi.anaconda.org/scientific-python-nightly-wheels/simple statsmodels --upgrade --use-deprecated=legacy-resolver

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、ドキュメントを参照してください。

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

貢献する

次のようなあらゆる形式の貢献を歓迎します。

• ドキュメントの改善
• 追加のテスト
• 既存モデルへの新機能
• 新モデル

https://www.statsmodels.org/stable/dev/test_notes

統計モデルを編集可能モードでインストールする手順については、「編集可能モード」を参照してください。

ライセンス

修正された BSD (3 節)

ディスカッションと開発

議論はメーリングリストで行われます

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

そして問題トラッカーで。使いやすさに関するフィードバックや改善のご提案をお待ちしております。

バグレポート

バグレポートは、次の場所の問題トラッカーに送信できます。

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