最近在学习Python，就想着把过程中遇到的比较难解决的问题都记录下来，方便以后查阅，也希望能给有类似问题的小伙伴提供一些帮助~~     和安装其他模块一样，我最先想到的当然是在命令窗口输入 pip install statsmodels 来安装，没有成功，被提示" Plese install Cython or download a release source of s

在使用的过程中，发现使用 import statsmodels.api as sm时，会报找不到factorial模块的问题。   可以看得出是依赖了scipy这个库的一个misc模块，但是由于最新版本的scipy中，scipy.misc 已经迁移到 scipy.special 里面了。目前我用的python版本是3.6。其中statsmodels(0.9.0)和 scipy(1.3.0)

statsmodels是一个Python模块，提供了大量统计模型的类和函数。主要功能有： regression: Generalized least squares (including weighted least squares and least squares with autoregressive errors), ordinary least squares.glm: General

1 基本使用方法 statsmodels.tsa.tsatools.detrend(x, order=1, axis=0)  2 参数说明 x数据。如果是二维数组，那么每一行或每一列将独立地去除趋势，但趋势的阶数是一样的。order趋势的多项式阶数。0 表示常数趋势（即没有趋势），1 表示线性趋势，2 表示二次趋势。axis指定数组的轴。0 表示按行处理（每行代表一个观察值），1 表示按列处

写在开头 统计推断是数据科学中的一个核心领域，它通过从样本中提取信息来对整个总体进行推断。在实际的数据分析中，我们常常需要了解样本的特征，并基于这些样本推断总体的性质。这正是统计学的魅力所在。在本文中，我们将深入研究统计推断的各个方面，着重介绍在Python中应用广泛的Statsmodels库。 1.参数估计与假设检验 1.1 参数估计的基本概念 参数估计是统计学中的一个关键概念，它涉及从

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 广义线性模型(Generalized Linear Model，简称GLM)是一种广泛应用于回归分析和分类问题的统计模型。它将线性模型与非线性变换相结合，可以适应各种类型的数据。 本项目通过GLM回归算法来构建广义线性回归模型。 2.数据获取 本

python-arima模型statsmodels库实现-有数据集（续） 这篇博客是上一篇python-arima模型statsmodels库实现的续集，上一篇采用的statsmodels版本应该要高一点，如果使用低版本的statsmodels代码会有bug，这一篇则是针对statsmodels-0.9.0版本的代码。 代码如下： #coding=gbkimport numpy as