 | Scikits.statsmodels.Statistische Berechnungen und Modelle zur Verwendung mit Scipy |
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Scikits.statsmodels. Ranking & Zusammenfassung
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Scikits.statsmodels. Stichworte
Scikits.statsmodels. Beschreibung
Statistische Berechnungen und Modelle zur Verwendung mit Scipy Scikits.StatsModels ist eine Python-Bibliothek, die für statistische Berechnungen ergänzen, einschließlich der beschreibenden Statistiken und der Abschätzung statistischer Modelle.Scikits.StatsModels bietet Klassen und Funktionen zur Schätzung mehrerer Kategorien statistischer Modelle. Diese umfassen derzeit lineare Regressionsmodelle, OLS, GLS, WLS und GLS mit AR (P) -Fehlern, generalisierten linearen Modellen für sechs Vertriebsfamilien, M-Esternatoren für robuste lineare Modelle und Regression mit diskreten abhängigen Variablen, Logit, Probit, MNLogit, Poisson, basierend auf maximalen Wahrscheinlichkeitsschätzern, Timeries-Modellen, ARMA, AR und VAR. Für jedes Schätzproblem stehen eine umfangreiche Liste der Ergebnisstatistiken zur Verfügung. Statsmodels enthält auch beschreibende Statistiken, ein breites Spektrum an statistischen Tests und mehr. Wir begrüßen ein Feedback: Mailingliste unter http://groups.google.com/group/puff/pystatsmodels oder unseren Bug-Tracker bei https://bugs.launchpad.net/ Wir empfehlen unser Repository mit aktualisierten Versionen. · Python
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