Statistiche e Big Data statsmodels

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I panda, i modelli statistici e lo Scikit apprendono diverse implementazioni delle operazioni di apprendimento automatico / statistiche o sono complementari tra loro? Quale di questi ha la funzionalità più completa? Quale è attivamente sviluppato e / o supportato? Devo implementare la regressione logistica. Qualche suggerimento su quale di questi …

41 machine-learning python scikit-learn statsmodels pandas

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Regressione logistica: Scikit Learn vs Statsmodels

Sto cercando di capire perché l'output della regressione logistica di queste due librerie dia risultati diversi. Sto usando il set di dati da UCLA Idre esercitazione , predicendo admitbasa sulla gre, gpae rank. rankviene trattato come variabile categoriale, quindi viene prima convertito in variabile fittizia con rank_1eliminato. Viene inoltre aggiunta …

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Analizza grafici ACF e PACF

Voglio vedere se sono sulla strada giusta per analizzare i miei grafici ACF e PACF: Background: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Poiché sia ACF che PACF mostrano valori significativi, presumo che un modello ARMA soddisfi le mie esigenze L'ACF può essere utilizzato per stimare la parte MA, ovvero il valore …

21 time-series model-selection arma statsmodels

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Differenza tra statsmodel OLS e regressione lineare di scikit

Ho una domanda su due metodi diversi da diverse librerie che sembra fare lo stesso lavoro. Sto cercando di creare un modello di regressione lineare. Ecco il codice che utilizzo la libreria statsmodel con 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, …

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Regressione logistica ordinale in Python

Vorrei eseguire una regressione logistica ordinale in Python - per una variabile di risposta con tre livelli e con alcuni fattori esplicativi. Il statsmodelspacchetto supporta i modelli binary logit e multinomial logit (MNLogit), ma non il logit ordinato. Dal momento che la matematica di base non è così diversa, mi …

12 categorical-data python logit ordered-logit statsmodels

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Perché la previsione dei modelli ARMA viene eseguita dal filtro Kalman

Quali sono i vantaggi di esprimere un modello ARMA come modello spazio-statale e fare previsioni usando un filtro Kalman? Questa metodologia viene ad esempio utilizzata nell'implementazione SARIMAX di python-statsmodels: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

10 forecasting arma kalman-filter state-space-models statsmodels

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Possiamo dire che il 50% dei dati sarà compreso tra il 25 e il 75 ° percentile?

Diciamo che abbiamo il seguente frame di dati: 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 25th: …

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