statsmodels公司是一个Python模块，为估算提供类和函数许多不同的统计模型，以及用于进行统计测试和统计数据探索。每个估计器都有一个广泛的结果统计列表。将根据现有的统计数据包对结果进行测试，以确保其正确性。这个软件包是根据开源的Modified BSD（3条款）许可证发布的。在线文档位于statsmodels.org网站.
介绍
statsmodels公司支持使用R样式公式和熊猫数据帧。下面是一个使用普通最小二乘法的简单示例：
在[1]中：进口 笨蛋 作为 净现值
在[2]中：进口 statsmodels.api公司 作为 平方米
在[3]中：进口 statsmodels.formula.api 作为 表面粗糙度
#加载数据
在[4]中：日期 = 平方米.数据集.获取数据集(“盖里”, “历史数据”).数据
#拟合回归模型（使用其中一个回归因子的自然对数）
在[5]中：结果 = 表面粗糙度.ols公司('彩票~识字+np.log（Pop1831）', 数据=日期).适合()
#检查结果
在[6]中：打印(结果.总结())
OLS回归结果
==============================================================================
折旧变量：彩票R平方：0.348
型号：OLS Adj.R平方：0.333
方法：最小二乘F-统计量：22.20
日期：2023年12月14日星期四问题（F统计）：2008年9月19日
时间：14:55:34对数似然：-379.82
观察次数：86 AIC:765.6
Df残差：83 BIC:773.0
Df型号：2
协方差类型：非稳健
===================================================================================
标准误差系数P>|t|[0.025 0.975]
-----------------------------------------------------------------------------------
拦截 246.4341 35.233 6.995 0 176.358 316.510
读写能力 -0.4889 0.128 -3.832 0 -0.743 -0.235
净现值.日志(波普1831) -31.3114 5.977 -5.239 0 -43.199 -19.424
==============================================================================
综合总线：3.713杜宾-沃森：2.019探针(综合总线): 0.156 贾克-贝拉 (接线盒): 3.394
倾斜：-0.487探针（JB）：0.183峭度：3.003条件。702号。==============================================================================
笔记:[1] 标准 错误 假定 那个 这个 协方差 矩阵 属于 这个 错误 是 正确地 明确规定.
您还可以使用笨蛋数组而不是公式：
在[7]中：进口 笨蛋 作为 净现值
在[8]中：进口 statsmodels.api公司 作为 平方米
#生成人工数据（2个回归变量+常量）
在[9]中：诺贝尔奖 = 100
在[10]中：X（X） = 净现值.随机的，随机的.随机的，随机的((诺贝尔奖, 2))
在[11]中：X（X） = 平方米.添加常量(X（X）)
在[12]中：贝塔 = [1, .1, .5]
在[13]中：e（电子） = 净现值.随机的，随机的.随机的，随机的(诺贝尔奖)
在[14]中：年 = 净现值.点(X（X）, 贝塔) + e（电子）
#拟合回归模型
在[15]中：结果 = 平方米.OLS公司(年, X（X）).适合()
#检查结果
在[16]中：打印(结果.总结())
OLS回归结果
==============================================================================
部门变量：y R平方：0.247
型号：OLS Adj.R平方：0.231
方法：最小二乘F-统计量：15.90
日期：2023年12月14日星期四Prob（F-statistic）：1.07e-06
时间：14:55:34对数似然：-18.185
观察次数：100 AIC:42.37
Df残差：97 BIC:50.18
Df型号：2
协方差类型：非稳健
==============================================================================
标准误差系数P>|t|[0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
常数 1.5135 0.073 20.685 0 1.368 1.659
x1个 0.1958 0.102 1.925 0.057 -0.006 0.398
2个 0.4922 0.104 4.740 0 0.286 0.698
==============================================================================
综合总线：23.831杜宾-沃森：1.951探针(综合总线): 0 贾克-贝拉 (接线盒): 6.295
倾斜：-0.262探头（JB）：0.0430峭度：1.888条件。编号4.95==============================================================================
笔记:[1] 标准 错误 假定 那个 这个 协方差 矩阵 属于 这个 错误 是 正确地 明确规定.
看看吧dir（结果）查看可用结果。属性在中进行了描述结果__文件__和results方法有自己的文档字符串。
引用
请使用以下引文引用科学出版物中的统计模型：
Seabold、Skipper和Josef Perktold。“statsmodels：计量经济学和统计建模蟒蛇。”诉讼第九届Python科学大会。2010
Bibtex条目：
@正在进行中{seabold2010statsmodels公司,
标题={statsmodels公司: 计量经济学 和 统计的 建模 具有 蟒蛇},
作者={希伯尔德, 跳跃者 和 珀克托尔德, 约瑟夫},
书名={9第个 蟒蛇 在里面 科学类 会议},
年={2010},
}
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上次更新时间：2023年12月14日
