statsmodels-doc-zh: A repository from ApacheCN

这是什么？

这是由ApacheCN翻译的Statsmodels的中文文档

Statsmodels是什么？

Statsmodels是一个Python包，为统计计算的scipy提供补充，包括描述性统计和统计模型的估计和推断。

英文文档

最新的稳定版文档位于

https://www.statsmodels.org/stable/

开发版文档位于

https://www.statsmodels.org/dev/

Recent improvements are highlighted in the release notes

https://www.statsmodels.org/stable/release/version0.9.html

有关文档的备份请访问-https://statsmodels.github.io/stable/ 和 https://statsmodels.github.io/dev/.

主要内容

线性回归模型：
- 普通最小二乘
- 广义最小二乘法
- 加权最小二乘法
- 具有自回归误差的最小二乘法
- 分位数回归
- 递归最小二乘法
具有混合效应和方差分量的混合线性模型
GLM：支持所有单参数指数族分布的广义线性模型
用于二项式和泊松的贝叶斯混合GLM
GEE：单向聚类或纵向数据的广义估计方程
离散模型：
- Logit和Probit
- 多项logit（MNLogit）
- 泊松和广义Poisson回归
- 负二项式回归
- 零膨胀计数模型
RLM：强大的线性模型，支持多个M估计器。
时间序列分析：时间序列分析模型
- 完成StateSpace建模框架
  - 季节性ARIMA和ARIMAX模型
  - VARMA和VARMAX型号
  - 动态因子模型
  - 未观察到的组件模型
- 马尔可夫切换模型（MSAR），也称为隐马尔可夫模型（HMM）
- 单变量时间序列分析：AR，ARIMA
- 矢量自回归模型，VAR和结构VAR
- 矢量误差修正模型，VECM
- 指数平滑，Holt-Winters
- 时间序列的假设检验：单位根，协整等
- 时间序列分析的描述性统计和过程模型
生存分析：
- 比例风险回归（Cox模型）
- 幸存者函数估计（Kaplan-Meier）
- 累积发生率函数估计
多因素：
- 缺少数据的主成分分析
- 旋转因子分析
- MANOVA
- 典型相关
非参数统计：单变量和多变量核密度估计
数据集：用于示例和测试的数据集
统计：广泛的统计测试
- 诊断和规范测试
- 拟合优度和正态性测试
- 用于多个测试的功能
- 各种额外的统计测试
MICE估算，秩序统计回归和高斯插补
调解分析
图形包括用于数据和模型结果的可视分析的绘图功能
I / O
- 用于读取Stata .dta文件的工具，但是pandas具有更新版本
- 表输出为ascii，latex和html
Miscellaneous models(各种各样的模型）
Sandbox：statsmodels包含一个沙箱文件夹，其中的代码处于开发和测试的各个阶段，不被视为“生产就绪”。这包括其中之一
- 广义矩量法（GMM）估计量
- 核回归
- scipy.stats.distributions的各种扩展
- 面板数据模型
- 信息理论措施

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参与翻译 & 发现错误

1. 在 github 上 fork 该 repository.
2. 翻译 docs/zh/source 或者根目录 下面的 rst或txt 文件即可, 例如, gettingstarted.rst.
3. 然后, 在你的 github 发起 New pull request 请求.

角色分配

目前有如下可分配的角色:

翻译: 负责文章内容的翻译.
校验: 负责文章内容的校验, 比如格式, 正确度之类的.
负责人: 负责整个 Projcet

有兴趣参与的朋友, 可以看看最后的联系方式.

Statsmodels负责人

@FontTian（Font Tian）

贡献者

贡献者可自行编辑如下内容（排名不分先后）.

Statsmodels-0.9

翻译者(人人皆大佬~):

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联系方式

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