Statistiques et Big Data statsmodels

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Les pandas, modèles de statistiques et Scikit-learn sont-ils des implémentations différentes d'opérations d'apprentissage automatique / statistiques, ou sont-ils complémentaires les uns des autres? Lequel de ceux-ci a la fonctionnalité la plus complète? Lequel est activement développé et / ou soutenu? Je dois mettre en œuvre la régression logistique. Avez-vous des …

41 machine-learning python scikit-learn statsmodels pandas

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Régression logistique: Scikit Learn vs Statsmodels

J'essaie de comprendre pourquoi la sortie de la régression logistique de ces deux bibliothèques donne des résultats différents. J'utilise l'ensemble de données du didacticiel UCLA idre , la prévision admitbasée sur gre, gpaet rank. rankest traité comme une variable catégorielle, il est donc d'abord converti en variable fictive avec rank_1drop. …

31 regression logistic python scikit-learn statsmodels

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Analyser les tracés ACF et PACF

Je veux voir si je suis sur la bonne voie en analysant mes parcelles ACF et PACF: Contexte: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Comme ACF et PACF affichent des valeurs significatives, je suppose qu'un modèle ARMA répondra à mes besoins L'ACF peut être utilisé pour estimer la partie MA, c'est-à-dire …

21 time-series model-selection arma statsmodels

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Différence entre le modèle statistique OLS et la régression linéaire scikit

J'ai une question sur deux méthodes différentes de bibliothèques différentes qui semblent faire le même travail. J'essaie de faire un modèle de régression linéaire. Voici le code que j'utilise la bibliothèque statsmodel avec OLS: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1) x_train = sm.add_constant(X_train) model = sm.OLS(y_train, x_train) …

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Régression logistique ordinale en Python

Je voudrais exécuter une régression logistique ordinale en Python - pour une variable de réponse à trois niveaux et avec quelques facteurs explicatifs. Le statsmodelspackage prend en charge les modèles logit binaire et logit multinomial (MNLogit), mais pas le logit ordonné. Étant donné que les mathématiques sous-jacentes ne sont pas …

12 categorical-data python logit ordered-logit statsmodels

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Pourquoi la prévision des modèles ARMA est-elle effectuée par un filtre de Kalman

Quels sont les avantages d'exprimer un modèle ARMA en tant que modèle d'espace d'état et de faire des prévisions à l'aide d'un filtre de Kalman? Cette méthodologie est par exemple utilisée dans l'implémentation SARIMAX de modèles de statistiques python: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

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Peut-on dire que 50% des données se situeront entre le 25e et le 75e centile?

Disons que nous avons le cadre de données suivant: TY_MAX 141 1.004622 142 1.004645 143 1.004660 144 1.004672 145 1.004773 146 1.004820 147 1.004814 148 1.004807 149 1.004773 150 1.004820 151 1.004814 152 1.004834 153 1.005117 154 1.005023 155 1.004928 156 1.004834 157 1.004827 158 1.005023 159 1.005248 160 1.005355 …

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