【脚本语言系列】关于Python统计分析statsmodel,你需要知道的事

2023-11-01

如何使用statsmodel

  • 安装statsmodel
    • 使用easy_install或pip安装statsmodels

      easy_install -U statsmodels
      pip install -U statsmodels

      这里写图片描述
      这里写图片描述
    • 使用源代码安装statsmodels
  • 最小二乘法拟合

    1. 加载数据
      import statsmodels.api
      data = statsmodels.api.datasets.copper.load_pandas()

    这里写图片描述

    1. 拟合数据
      x, y = data.exog, data.endog
      fit = statsmodels.api.OLS(y, x).fit()

    这里写图片描述

    import statsmodels.api
    data = statsmodels.api.datasets.copper.load_pandas()
    
    x, y = data.exog, data.endog
    
    fit = statsmodels.api.OLS(y, x).fit()
    print "Fit params", fit.params
    print 
    print "Summary"
    print 
    print fit.summary()

    这里写图片描述
    这里写图片描述

  • 重采样时间序列数据

    1. 创建一个日期时间索引对象
      dt_idx = pandas.DatetimeIndex(quotes.date)

    这里写图片描述

    1. 创建DataFrame对象
      df = pandas.DataFrame(quotes.close, index = dt_idx, columns = [symbol])

    这里写图片描述

    1. 重采样
      resampled = df.resample('M', how=numpy.mean)

    这里写图片描述

    1. 绘图
      df.plot()
      resampled.plot()
      show()

    这里写图片描述

    import pandas
    from matplotlib.pyplot import show, legend
    from datetime import datetime
    from matplotlib import finance
    import numpy
    
    start = datetime(2011, 01, 01)
    end = datetime(2012, 01, 01)
    
    symbol = "AAPL"
    quotes = finance.quotes_historical_yahoo_ochl(symbol, start, end, asobject = True)
    
    dt_idx = pandas.DatetimeIndex(quotes.date)
    
    df = pandas.DataFrame(quotes.close, index = dt_idx, columns = [symbol])
    
    resampled = df.resample('M', how=numpy.mean)
    print resampled
    
    df.plot()
    resampled.plot()
    show()

    这里写图片描述
    这里写图片描述

什么是statsmodel

statsmodels的发行版有很多的范例数据集。

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