問題タブ [statsmodels]

私はPythonで時系列に取り組んでいます。私が便利で有望だと思ったライブラリは

• パンダ;
• statsmodel (ARIMA 用);
• 単純な指数平滑法は pandas から提供されます。

視覚化用にも: matplotlib

指数平滑化のためのライブラリを知っている人はいますか?

私は数ヶ月間Pythonを学んでいますが、nltkなどのモジュールを調べたところ、2.7のインストールでいくつかの問題が見つかりました。

ただし、ヘルプ（「モジュール」）を使用してモジュールを一覧表示したい場合、問題を説明すると思われる主なエラーがあります。

また、非推奨のモジュールに関連して次のエラーが発生します。

私はまだ道をつかもうとしています。どうすればこの問題を将来回避できますか？

OLS (多重線形回帰) を使用してモデルを計算しました。トレーニングとテスト (それぞれ半分) のためにデータを分割し、ラベルの後半の値を予測したいと考えています。

問題は、エラーが発生することです: ファイル "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/statsmodels-0.5.0-py2.7-linux-i686.egg/statsmodels/regression/linear_model.py" 、281行目、predict return np.dot(exog, params) ValueError: 行列が整列していません

次の配列形状があります: data.shape: (426, 215) labels.shape: (426,)

入力を model.predict に転置すると、結果は得られますが、(426,213) の形状になるため、それも間違っていると思います (ラベル予測として 213 の数値の 1 つのベクトルを期待しています)。

それを機能させる方法はありますか？

Python を使用して、応答配列と一連の予測子配列の間の多重線形回帰と多重相関を計算しようとしています。多重線形回帰を計算する非常に単純な例を見ましたが、これは簡単です。しかし、統計モデルで多重相関を計算するにはどうすればよいでしょうか? または代替手段として、他のものと一緒に。rpy と R を使用できると思いますが、可能であれば Python にとどまりたいと思います。

編集 [明確化]: ここで説明されているような状況を考慮して: http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/BS704-EP713_MultivariableMethods/ 予測子の多重相関係数も計算したいと思います、回帰係数およびその他の回帰パラメータに加えて

statsmodels ルーチンでマスクされた配列 (または nan を含む配列) を使用する一般的なトリックはありますか? たとえば、pacf と acf?

Excelが「指数トレンド/回帰」と呼ぶものを株価チャートにプロットしたいと思います。以下のコードをIPythonノートブックで実行すると、「カーネルが停止しました。再起動しますか？」と表示されます。それを修正する方法について何かアイデアはありますか？また、これは線形回帰を実行しようとしているだけであり、指数データで回帰を実行する方法がよくわかりません。

私はstatsmodels.formula.api.wlsstatsmodels formulas API (patsy から) を使用して WLS ( ) モデルを構築しており、因子間の相互作用を使用しています。これらの中には予測可能なものもあれば、そうでないものもあります。手動で設計マトリックスを作成することなく、相互作用のサブセットのみをモデルに含める方法はありますか?

あるいは、モデル変数のサブセットの推定係数がゼロになるように制約する方法はありますか?

statsmodels.distributionsのECDF（経験累積分布関数）を使用して、いくつかのデータのCDFをプロットしています。ただし、ECDFは階段関数を使用しているため、ギザギザに見えるプロットが得られます。

だから私の質問は：scipyまたはstatsmodelsにはステップ関数なしでECDFが組み込まれていますか？

ちなみに、私はこれができることを知っています：

しかし、私は正しいスケールを取得していません。

ありがとう！

Python の統計パッケージの選択についてアドバイスが必要です。かなりの検索を行いましたが、特に statsmodels と scipy.stats の違いについて、すべてが正しいかどうかわかりません。

私が知っていることの 1 つは、scikits 名前空間を持つものは scipy の特定の「ブランチ」であり、以前は scikits.statsmodels だったものは現在 statsmodels と呼ばれています。一方、scipy.stats もあります。2 つの違いは何ですか? Pythonの統計パッケージはどちらですか?

ありがとう。

- 編集 -

一部の回答が質問に実際には関係していないため、タイトルを変更しました。これは、タイトルが十分に明確でないためだと思います。

AR(1) モデルを Pandas の時系列に適合させ、前方に投影しようとしています。データは年次で、毎年 4 月 1 日から始まります。statsmodels.tsa.ar_model.AR.predict推定モデルから予測するために使用すると、出力は 12 月 31 日を中心とした年間予測の Pandas 時系列になります。

コード：

出力：

4 月 1 日にインデックス付けされた時系列を作成する predict メソッドを取得できますか、それとも作成後に予測シリーズを再インデックス化する必要がありますか? データフレーム内の他のシリーズと比較できるようにしたいので、インデックス作成は非常に重要です。

ご協力いただきありがとうございます！