PatsyError: Number of rows mismatch between data argument and column (statsmodels)
来源： https://stackoverflow.com/questions/58740329/patsyerror-number-of-rows-mismatch-between-data-argument-and-column-statsmodel
statsmodels
python statsmodels: Difference in output “formula.api” vs. “”regression.quantile_regression"
- 阅读更多 关于 python statsmodels: Difference in output “formula.api” vs. “”regression.quantile_regression"
来源： https://stackoverflow.com/questions/62403028/python-statsmodels-difference-in-output-formula-api-vs-regression-quantile
[Python][pmdarima] 季节性ARIMA模型学习
[Python][pmdarima] ARIMA时间序列模型学习 背景 1、建模步骤 2、季节性ARIMA模型 一、模块导入及数据读取 1、模块及数据 2、季节性分析 二、平稳性检验 1、Augmented Dickey-Fuller Test(ADF检验) 2、Python实现 三、序列平稳化 差分法 四、白噪声检验 1、白噪声定义 2、Ljung-Box检验 3、Python实现 五、时间序列定阶 六、构建ARIMA模型及预测 1、构建模型 2、模型识别 3、需求预测 3、结果评估 七、小结 背景 前段时间参与了一个快消行业需求预测的项目。其中，用到了移动平均法、ARIMA、Xgboost等方法进行预测，现在打算总结一下ARIMA。 因为项目的销售数据属于私密数据，这里用网上找的一份案例数据用于展示。 构建ARIMA模型可以用到statsmodels库和pmdarima库。我这里用的是pmdarima库，这个库有一个优点是能够自动地对ARIMA模型的参数进行自动确定。 1、建模步骤 2、季节性ARIMA模型 A R I M A ( p , d , q ) ( P , D , Q ) m ARIMA (p,d,q) (P,D,Q)_m A R I M A ( p , d , q ) ( P , D , Q ) m 该模型需要提供的参数有如下两类： （1）趋势参数 p
Statsmodels PACF plot confidence interval does not match PACF function
来源： https://stackoverflow.com/questions/61855401/statsmodels-pacf-plot-confidence-interval-does-not-match-pacf-function
利用 Python 进行数据分析（Python 数据分析）· 第 2 版
译者： SeanCheney 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 ApacheCN 机器学习交流群 629470233 ApacheCN 学习资源 Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 在线阅读 PDF格式 EPUB格式 MOBI格式 代码仓库 下载本书代码（本书GitHub地址）： https://github.com/wesm/pydata-book （建议把代码下载下来之后，安装好Anaconda 3.6，在目录文件夹中用Jupyter notebook打开） 本书是2017年10月20号正式出版的，和第1版的不同之处有： 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6（第1版使用的是Python 2.7） 更新了Anaconda和其它包的Python安装方法 更新了Pandas为2017最新版 新增了一章，关于更高级的Pandas工具，外加一些tips 简要介绍了使用StatsModels和scikit-learn 对有些内容进行了重新排版。（译者注1：最大的改变是把第1版附录中的Python教程，单列成了现在的第2章和第3章，并且进行了扩充。可以说，本书第2版对新手更为友好了！） （译者注2：毫无疑问，本书是学习Python数据分析最好的参考书。本来想把书名直接译为《Python数据分析》，这样更简短
Error when using statsmodels with pyinstaller
来源： https://stackoverflow.com/questions/56810739/error-when-using-statsmodels-with-pyinstaller
Error when using statsmodels with pyinstaller
来源： https://stackoverflow.com/questions/56810739/error-when-using-statsmodels-with-pyinstaller
How to add multiple random effects? [Python, Statsmodel]
来源： https://stackoverflow.com/questions/57527535/how-to-add-multiple-random-effects-python-statsmodel
How to add multiple random effects? [Python, Statsmodel]
来源： https://stackoverflow.com/questions/57527535/how-to-add-multiple-random-effects-python-statsmodel
Access standardized residuals, cook's values, hatvalues (leverage) etc. easily in Python?
问题 I am looking for influence statistics after fitting a linear regression. In R I can obtain them (e.g.) like this: hatvalues(fitted_model) #hatvalues (leverage) cooks.distance(fitted_model) #Cook's D values rstandard(fitted_model) #standardized residuals rstudent(fitted_model) #studentized residuals etc. How can I obtain the same statistics when using statsmodels in Python after fitting a model like this: #import statsmodels import statsmodels.api as sm #Fit linear model to any dataset model =