使用强大的Statsmodel 执行假设检验和线性回归
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发布时间：2024-10-23 22:57
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时间：2024-11-07 14:35
Statsmodels 是一个用于数据探索、分析和可视化的基础 Python 库。它基于 NumPy、SciPy 和 Pandas 构建，适用于学术研究、金融和数据科学领域。
安装步骤
使用以下命令安装 statsmodel 最新版本。
描述性统计
描述性统计提供数据的基本特征概述，包括平均值、标准差、最小值、最大值和四分位数。使用 statsmodel 的 describe() 函数即可获取这些数据。
数据可视化
数据可视化是数据分析的关键环节，可直接通过 matplotlib 实现。
假设检验
假设检验用于判断数据之间的差异是否显著。t 检验比较两组数据均值，p 值衡量结果的统计显著性。小的 p 值表示差异非偶然。
线性回归
线性回归模型描述因变量与自变量之间的关系。使用 statsmodel 进行简单或多元回归分析。
总结
statsmodel 提供全面的统计分析工具，易于上手且功能强大，广泛应用于多个行业，是数据科学家不可或缺的库。
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