statsmodels

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在Python中，我試圖瞭解StatsModel Linear Mixed Effects Models。模型類是： class statsmodels.regression.mixed_linear_model.MixedLM(endog, exog, groups, exog_re=None, use_sqrt=True,

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使用不帶日期時間索引但已知頻率的statsmodels.seasonal_decompose（）

我有一個時間序列信號，我想在Python中分解，所以我轉向了statsmodels.seasonal_decompose（）。我的數據頻率爲48（半小時）。我遇到了與this questioner相同的錯誤，解決方案是從Int索引更改爲DatetimeIndex。但我不知道我的數據來自的實際日期/時間。在this github thread，一個statsmodels貢獻者說「在0.8，你應該

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使用statsmodels設置圖例時的困難Python包

我目前使用statsmodels Python包爲了繪製兩個資產的自相關圖（它是作爲我的主人的一部分的財務任務），但是我在設置圖例時存在問題，以便標記符合實際資產。例如，藍色標記對應於「資產A」，而綠色標記對應於「資產B」。然而，另外兩條線不斷出現在傳說中，我無法擺脫它們！我想要做的就是擁有一個帶有兩個標記的傳說，這些標記對應於每個資產，但處理這個包的情節至今是絕對的噩夢，並且已經比處理matpl

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Statsmodels API：缺少SARIMAX函數

我試圖按照時間序列分析的教程，並早點擊了一個障礙。該「SARIMAX」庫不可使用下面的語法，每statsmodels網站： import statsmodels.api as sm sm.tsa.statespace.SARIMAX 我也看着如： sm.tsa.SARIMAX 狀態空間缺失等是SARIMAX在其他選項。我究竟做錯了什麼？使用Tab完成，我看不到任何類似的庫（作爲這個領

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在Python熊貓數據框內使用statsmodel進行樣條平滑

我需要通過平滑銷售百分比值進行分組，因銷售百分比值可能由於缺貨情況而不穩定。我有熊貓數據框中的數據。這裏是我嘗試代碼： from scipy.interpolate import UnivariateSpline s = base_data1.groupby(['MDSE_ITEM_I','CO_LOC_I'])\ .transform(lambda x: UnivariateSpline(n

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如何使用Patsy爲模型選擇創建所有可能的公式組合？

我目前使用Python的Patsy模塊爲我的模型創建矩陣輸入。例如，我可能會使用一個公式是 'Survived ~ C(Pclass) + C(Sex) + C(honor) + C(tix) + Age + SibSp + ParCh + Fare + Embarked + vowel + middle + C(Title)' 不過，我想執行模型選擇，所以我想從 'Survived ~ Ag

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Statsmodels SARIMAX：我該如何處理maxlag錯誤？

我試圖預測使用SARIMAX的季節性時間序列。時間序列包含每日PV饋入的最大值，這導致假定365天的週期性。這裏是我的代碼： mod= SARIMAX(realy.Max, order=(0,1,1), seasonal_order=(0,1,1,365)) results_SARIMAX = mod.fit(disp= -1) 我seasonal_order設置s到365，因爲我的週期性

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R中的生成因子問題

我試圖在使用melt（）函數將寬轉換爲長格式後，將分類變量轉換爲R中的因子。然而，當我運行因子功能和輸入水平和標籤時，我得到一個表格：有沒有人知道爲什麼會發生這種情況？ law <- read.csv("lawyers_class_new.csv") library(reshape2) law <- melt(law, id.vars = c("Subj"), measure.vars

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多元迴歸中的常量值

我已經編寫了一個代碼，用WLS的多元迴歸形成最佳擬合線的方程式。下面是我使用的代碼： import numpy as np import csv import pandas as pd import statsmodels.api as sm from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std #r

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如何在重新採樣數據幀

進行X-12-ARIMA statsmodels我跟隨statsmodels的this example X-12-ARIMA的實施，並在我的情況我有一個看起來像 668 2000/01/28 20:00:00 1.476667 669 2000/01/28 21:00:00 1.715498 670 2000/01/28 22:00:00 1.713599 671 2000/01/28 23