pyhon常用统计学实现
2015-10-13 21:31
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对于Python，经常被别人调侃不是一门适合做统计分析的语言，说起统计分析，最经常提到的是后SAS or R，实际在Python中也有相关的模块实现统计方面的功能。
第一种是调用相关的包去调用R软件，可以实现，这种方式在我前面的博客里面提到过，但是这种太过依赖于R，说到底还不是Python自己的实现方式。
第二种是Python自身带统计模块 scipy.stats和 statsmodels，statsmodels主要是对scipy.stats模块的补充，其中主要包括统计方法是：
线性回归模型：广义最小二乘法（Generalized least squares），普通最小二乘法（ordinary least squares）
glm
discrete：离散变量的回归，基于最大似然估计
rlm
tsa：时间序列分析模型
nonparametric
datasets
stats：常用统计检验
iolib：读Stata的.dta格式，输出ascii、latex和html
http://statsmodels.sourceforge.net/0.5.0/examples/index.html 这是官方给的一些例子，通俗易懂，scipy.stats相对来说成熟，网上资料也较多
第一种是调用相关的包去调用R软件，可以实现，这种方式在我前面的博客里面提到过，但是这种太过依赖于R，说到底还不是Python自己的实现方式。
第二种是Python自身带统计模块 scipy.stats和 statsmodels，statsmodels主要是对scipy.stats模块的补充，其中主要包括统计方法是：
线性回归模型：广义最小二乘法（Generalized least squares），普通最小二乘法（ordinary least squares）
glm
discrete：离散变量的回归，基于最大似然估计
rlm
tsa：时间序列分析模型
nonparametric
datasets
stats：常用统计检验
iolib：读Stata的.dta格式，输出ascii、latex和html
http://statsmodels.sourceforge.net/0.5.0/examples/index.html 这是官方给的一些例子，通俗易懂，scipy.stats相对来说成熟，网上资料也较多
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