例題集

このページでは、 statsmodels を使い始めるのに役立つ一連の例、チュートリアル、レシピを紹介します。ここで紹介するそれぞれの例は、IPython Notebook として、またプレーンな python スクリプトとして statsmodels github repository で入手できます。

また、ユーザー自身のサンプルやチュートリアル、あるいは statsmodels の優れたトリックを Examples wiki page に投稿することもお勧めします

 

線形回帰モデル

最小二乗法

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一般化最小二乗法

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分位点回帰

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再帰的最小二乗法

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ローリング最小二乗法

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回帰診断

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加重最小二乗法

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線形混合効果

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分散成分分析

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プロット

回帰プロット

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線形回帰診断

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カテゴリ相互作用

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ボックスプロット

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離散選択モデル

はじめる

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フェアの事件データ

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順序回帰

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ハードルカウントモデル

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ポアソン回帰の事後分析

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ノンパラメトリック統計

単変量カーネル密度推定器

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Lowess 回帰

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一般化線形モデル

一般化線形モデル概要

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一般化線形モデルで式を扱う

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GLMを用いた観測値の重み付け

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GLMの影響測定

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準二項回帰

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ロバスト回帰

ロバスト回帰のためのM推定量

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OLS と RLM の比較

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一般化推定方程式

GEEネスト型共分散構造

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GEE スコア検定

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統計量

分散分析（ANOVA）

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ポアソン率

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ランク比較

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statsmodels におけるメタ分析

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期間データを用いた媒介分析

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処置効果の推定

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コピュラ

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時系列分析

自己回帰

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自己回帰分布遅延モデル

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決定論的項

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ARMA: 太陽黒点データ

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ARMA: 人工的なデータ

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時系列フィルター

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マルコフスイッチング動的回帰

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マルコフスイッチング自己回帰

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指数平滑法

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季節性分解

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多重季節性分解

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定常性とトレンド除去（ADF/KPSS）

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状態空間モデル

SARIMAX: はじめに

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SARIMAX: モデル選択、欠損データ

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SARIMAX と ARIMA: よくある質問 (FAQ)

../_images/statespace_sarimax_faq.png

VARMAX: 紹介

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動的因子モデル: 応用

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未観測成分: 応用

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失業率のトレンドとサイクル

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状態空間モデル：局所線形トレンド

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状態空間 ARMA: 太陽黒点データ

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時系列データにおける季節性

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状態空間モデルにおける固定/制約付きパラメータ

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TVP-VAR, MCMC, およびスパースシミュレーション平滑化

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# ベイズ法によるSARIMAX推定

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予測、データセットの更新、および「ニュース」

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状態空間:カスタムモデル

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ETS モデル

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状態空間モデル - テクニカル ノート

状態空間モデル: スケールを集約する

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状態空間モデル: チャンドラセカール再帰

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予測

シータモデルを使う予測

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多変量法

主成分分析

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多変量最小二乗

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ユーザーノート

コントラスト

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式

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予測

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statsmodels における予測

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一般的な最尤推定

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時系列モデルにおける日付

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データへの最小二乗法によるモデルのフィッティング

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分散推定

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最終更新日: 2025年01月28日