statsmodels

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timeseries 데이터를 예측하고 싶습니다. 이전 게시물에서 모듈 통계 모델은 정확히 내가 찾고있는 예측 인 ARMA 메소드를 사용하는 데 필요한 도구를 가지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 데이터를 예측하는 데 문제가 있습니다. 모델에 사용 된 다양한 매개 변수를 설명하거나 샘플 예제를 제공 할 수 있습니까?

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단계 함수없이 파이썬에서 ECDF?

저는 statsmodels.distributions의 ECDF (경험적 누적 분포 함수)를 사용하여 일부 데이터의 CDF를 그려 왔습니다. 그러나 ECDF는 단계 함수를 사용하므로 결과적으로 톱니 모양의 플롯을 얻습니다. scipy 수행 또는 statsmodels는 구운에서 단계 기능이없는 ECDF 있습니다 그래서 제 질문은? 그런데 , 나는이 작업을 수행

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통계 모델을 사용하여 OLS 모델을 사용하여 값 예측

OLS (multiple linear regression)를 사용하여 모델을 계산했습니다. 나는 훈련하고 테스트하기 위해 데이터를 나눈 다음 (절반 씩) 레이블의 두 번째 절반에 대한 값을 예측하고 싶습니다. 파일 "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/statsmodels-0.5.0-py2.7-linux-i686.egg/

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팬더 및 통계 모델을 사용할 때 변수 이름을 가져 오기

statsmodels에 의해 생성 된 결과에서 변수 이름에 액세스하려고합니다. 예제 코드 다음에 더 자세히 설명 할 것이다. import scikits.statsmodels.api as sm import pandas as pd data = sm.datasets.longley.load() df = pd.DataFrame(data.exog, columns

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VAR 모델 : IndexError : 튜플 인덱스가 범위를 벗어났습니다.

향후의 값을 예측하기 위해 stats 모델을 사용하여 VAR 알고리즘을 실행하려고하는데 막혔습니다. 내가 무슨 짓을 php_resp_time = [349.70448833, 304.32462033000002, 228.08079499999999, 245.03481033, 268.90133700000001, 275.58803332999997, ......, et

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파이썬을위한 통계 모듈은 post hoc 테스트 (Tukey, Scheffe 또는 기타)를 사용하는 편도 ANOVA를 지원합니까?

파이썬에 대한 여러 통계 모듈을 조사해 보았지만 어떤 지원도 찾을 수없는 것 같습니다 one-way ANOVA 사후 테스트.

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Scipy Guassian_kde Nomalisation

저는 scipy.stats.gausian_kde를 사용해 왔지만 출력에 관해 몇 가지 질문이 있습니다. 정규화 된 막대 그래프와 gaussian_kde 플롯을 같은 그래프에 플로팅했습니다. 왜 y 값이 그렇게 크게 다른가요? 내 이해는 gaussian_kde 음모가 대략 히스토그램의 팁을 터치해야한다는 것입니다. scipy.integrate.quad 함수를

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Python의 통계 모델에서 ADF 테스트

statsmodels에서 Python으로 Augmented Dickey-Fuller 테스트를 실행하려고하지만 뭔가 빠져있는 것처럼 보입니다. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Akavall\Desktop\Python\Stats_models\stats_models_test.py", line 12

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Python 모듈을 업그레이드하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

안녕하세요, 저는 2 개월에서 3 개월 동안 Python을 배우고 있었지만 지금은 nltk와 같은 모듈을 살펴본 결과 2.7 버전 설치에서 몇 가지 문제점을 발견했습니다.이 문제는 내가 ("모듈)의 도움을 사용하여 모듈을 나열 할 때 그러나, 내가 메인 오류를 생각했다 는 설명합니다 :이 /Library/Frameworks/Python.framework/V

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파이썬 통계의 차이점 OLS와 R의 작품

panda's experimental rpy interface을 회귀하여 R을 수행 할 것인지 또는 파이썬에서 statsmodels을 사용하는지 여부에 따라 간단한 OLS에 대해 약간 다른 결과를 얻는 이유가 확실하지 않습니다. Call: lm(formula = demoq$num_rx ~ demoq$ridageyr) Residuals: Min