statsmodels

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저는 거의 5 년간의 평균 기온이 포함 된 CSV 파일을 가지고 있습니다. statsmodels.tsa.seasonal에서 seasonal_decompose 함수를 사용하여 분해 한 결과, 다음과 같은 결과가 나타납니다. 사실, 결과는 어떤 계절도 보여주지 않습니다! 그러나 트렌드에 명확한 sin이 나타납니다. 왜 그런지 궁금하고 어떻게 해결할 수 있습니까

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Statsmodel Probplot Tick 사용자 정의

StatsModels과 함께 누적 확률 플롯을 작성했지만 축에 너무 많은 눈금이 있습니다. 0.1, 10, 50, 90, 99 및 99.9에만 눈금이 표시되기를 원합니다. 누구나이 작업을 수행하는 방법을 알고 있습니까? 나는 아래의 코드를 사용하여 시도했지만 그것은 단지 꽤 쓸모 만들기, 나에게 틱의 처음 n 수를 제공합니다 (아래 그림 참조). impor

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팬더와 통계 모델로 미래 예측하기

내가해야할 일은 다음과 같은 "요구 사항"으로 향후 온도를 계획하는 것입니다. "온도가 최근의 데이터 포인트에서 선형 함수의 계수를 추정하는 CO2 방출의 대략 선형 함수라고 가정합니다. (을 사용하여 과거 2는 괜찮습니다. 과거 10 대를 사용하는 것이 더 철저한 경우입니다.) 또한 CO2 배출량 증가율은 오늘과 동일하게 이 될 것이라고 가정합니다. 즉,

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통계 모델에 대한 다중 처리 줄이기 glm

현재 로지스틱 회귀를 필요로하는 비즈니스 프로세스 중 하나에 대해 개념 증명을하고 있습니다. 나는 아래의 코드에 따라 데이터 세트에 대해 분류를 수행하기 위해 통계 모델을 사용하고있다. 우리의 데이터 세트는 약 10M 행과 약 80 개의 피쳐 (약 70+가 정의 된 범주 형 변수에 따라 "1"또는 "0"과 같은 더미)로 구성됩니다. 더 작은 데이터 세트를

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statsmodels와 scikit-learn에 의한 서로 다른 모델 성능 평가

데이터 집합에 다 변수 선형 회귀 분석을 적용하여 모델에서 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 알아보기 위해 노력하고 있습니다. 내 예측은 120 치수를하고 난 177 개 샘플이 = (177120) X.shape을 y.shape = (177) statsmodels를 사용 , 나는 R-제곱으로 0.76의 아주 좋은 얻을 Prob (F- 통계량)는 0.06으로 유의

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선형 회귀 분석에서 y 절편 값을 수정하는 방법은 무엇입니까?

는이 같은 뭔가 scipy의 linregress()를 사용하여 내 데이터에서 최소 제곱 라인에 맞게하기 위해 노력하고있어 : from scipy import stats import numpy as np y = [30, 60, 19, 28, 41, 49, 62, 75, 81] x = np.arange(0,9) grad, intercept, r_va

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파이썬을 숭고한 텍스트로 실행할 때 'statsmodels'모듈이 없습니다. CLI

파이썬 3.6을 실행 중이며 ./anaconda/lib/python3.6/site-packages에 statsmodels이 설치되어 있습니다. 그러나 파이썬으로 통계를 가져 오려고하면 오류 메시지 : "모듈 이름이 'statsmodels'입니다." 누군가 내가 할 일을 설명 할 수 있습니까? 저는 Sublime Text의 내장 명령 행 인터페이스를 사용하고

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Python OLS 모델 : __init __() missing 1 필수 위치 인수 : 'endog'

import statsmodels.api as sm xdat = rets['EUROSTOXX'] xdat = sm.add_constant(xdat) ydat = rets['VSTOXX'] model = sm.OLS(y=ydat,x=xdat).fit() 주제에 설명 된대로 오류가 나타나는 이유를 이해할 수 없습니다. 다음은 documentation

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Quantton-Quantile Plot using python statsmodels api

특정 매개 변수가있는 정규 분포가 데이터 세트와 맞는지 확인하려고합니다. 그러나 qqplot은 예상대로 작동하지 않습니다. 다음 작은 예는이 보여줍니다 import numpy as np import statsmodels.api as sm import pylab test = np.random.normal(20,5, 1000) sm.qqplot(te

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통계는 통계 패키지에서 관찰되지 않은 구성 요소에서 어떻게 계산됩니까?

저는 2 년 반 넘는 일일 판매 데이터가 포함 된 시계열을 연구 중입니다. 이 프로젝트의 목적은 계절성 및 추세를 고려하면서 마케팅 지출이 판매에 미치는 영향을 추정하는 것입니다. Unobserved Components을 statsmodel 패키지에서 사용할 계획이었습니다. 내 질문은 외생 요인에 대한 계수가 계절성, 추세 및주기 구성 요소와 함께 추정되는