統計 stats¶

durbin_watson(resids[, axis])

ダービン・ワトソン統計量を計算します。

acorr_breusch_godfrey(res[, nlags, store])

残差自己相関のための Breusch-Godfrey のラグランジュ乗数検定。

acorr_lm(resid[, nlags, store, period, ...])

ラグランジュ乗数法による自己相関の検定。

het_arch(resid[, nlags, store, ddof])

自己回帰条件付き不均一分散性 (ARCH) の Engle 検定。

het_goldfeldquandt(y, x[, idx, split, drop, ...])

Goldfeld-Quandtの等分散性検定。

robust_kurtosis(y[, axis, ab, dg, excess])

キムとホワイト の4つの尖度尺度を計算します

jarque_bera(resids[, axis])

ジャック–ベラ正規性検定。

OLSInfluence(results)

外れ値を計算し、OLS 結果の影響測定を行うクラス

MLEInfluence(results[, resid, endog, exog, ...])

グローバルな影響力と異常値の測定 (実験的)

medcouple(y[, axis])

歪度のロバストな尺度として中央値を計算する。

breaks_cusumolsresid(resid[, ddof])

ols 残差に基づいたパラメーターの安定性の Cusum 検定。

recursive_olsresiduals(res[, skip, lamda, ...])

残差と Cusum 検定統計量を使用して再帰的 OLS を計算します

compare_cox(results_x, results_z[, store])

ネストされていないモデルの Cox 検定を計算します

compare_j(results_x, results_z[, store])

ネストされていないモデルの J 検定を計算する

linear_harvey_collier(res[, order_by, skip])

ハーベイ・コリアーの線形性検定

linear_rainbow(res[, frac, order_by, ...])

線型性に対するRainbow 検定

sandwich_covariance.cov_hac(results[, ...])

不均一分散性と自己相関のロバストな共分散行列 (Newey-West)

sandwich_covariance.cov_nw_groupsum(results, ...)

Driscoll および Kraay のパネルのロバストな共分散行列

sandwich_covariance.cov_cluster_2groups(...)

2 つのグループ/クラスターのクラスターのロバストな共分散行列

sandwich_covariance.cov_hc0(results)

statsmodels.RegressionResults を参照してください

sandwich_covariance.cov_hc2(results)

statsmodels.RegressionResults を参照してください

sandwich_covariance.se_cov(cov)

共分散行列から標準偏差を取得します

powerdiscrepancy(observed, expected[, ...])

観察されたデータと期待されるデータの間の不一致の尺度として、適合度テストのクラスである検出力の不一致を計算します。

gof_binning_discrete(rvs, distfn, arg[, nsupp])

離散分布のカイ二乗型 gof 検定のビンを取得する

anderson_statistic(x[, dist, fit, params, axis])

Anderson-Darling a2 統計量を計算します。

kstest_exponential(x, *[, dist, pvalmethod])

検定では、Lilliefors 検定を使用して正規分布または指数分布を仮定しました。

kstest_normal(x[, dist, pvalmethod])

検定では、Lilliefors 検定を使用して正規分布または指数分布を仮定しました。

mcnemar(x[, y, exact, correction])

McNemar 検定

median_test_ksample(x, groups)

中央値と位置が等しいかどうかのカイ二乗検定

runstest_2samp(x[, y, groups, correction])

2つのサンプルに対するWald-Wolfowitz ラン検定

Runs(x)

二値シーケンスに対するラン検定のためのクラス

sign_test(samp[, mu0])

符号検定

rank_compare_2indep(x1, x2[, use_t])

x1がx2よりも大きな値を持つ確率の統計と検定。

RankCompareResult([tuple_])

ランク比較結果

prob_larger_continuous(distr1, distr2)

distr1 が distr2 よりも確率的に大きいことを示す確率。

describe(data[, stats, numeric, ...])

データの拡張記述統計

cohens_kappa(table[, weights, ...])

分散と等価ゼロ検定を使用してコーエンのカッパを計算する

to_table(data[, bins])

形状のある生データ (被験者、評価者) を (評価者 1、評価者 2) に変換します

multipletests(pvals[, alpha, method, ...])

複数の検定の検定結果と p 値補正

GroupsStats(x[, useranks, uni, intlab])

グループ別統計（別バージョン）

TukeyHSDResults(mc_object, results_table, q_crit)

追加のプロット方法を使用した テューキー HSD 検定の結果

pairwise_tukeyhsd(endog, groups[, alpha])

テューキーHSD 信頼区間を使用してすべてのペアごとの比較を計算します

local_fdr(zscores[, null_proportion, ...])

Z スコアのリストのローカル FDR 値を計算します。

NullDistribution(zscores[, null_lb, ...])

null Z スコアのガウス分布を推定します。

CorrelationEffects()

FDRコントロールの限界相関効果量。

ForwardEffects(pursuit)

FDRコントロールの前方選択効果の大きさ。

RegModelEffects(model_cls[, regularized, ...])

回帰 FDR 分析には任意の回帰モデルを使用します。

varcorrection_pairs_unbalanced(nobs_all[, ...])

すべてのペアのサンプルサイズが等しくない場合の分散の補正係数

varcorrection_unbalanced(nobs_all[, srange])

サンプルサイズが等しくない場合の分散の補正係数

StepDown(vals, nobs_all, var_all[, df])

ステップダウンメソッドのクラス

ccols

配列オブジェクトは、固定サイズの項目の多次元の同種配列を表します。

distance_st_range(mean_all, nobs_all, var_all)

tukeyhsdから委託されたペアワイズ距離行列

get_tukeyQcrit(k, df[, alpha])

テューキーの HSD (Q) の臨界値を返します

maxzero(x)

すべてのゼロ交差を見つけて、最も高いもののインデックスを返します

mcfdr([nrepl, nobs, ntests, ntrue, mu, ...])

fdrcorrection を検定するためのモンテカルロ法

randmvn(rho[, size, standardize])

等相関多変量正規分布からランダムな抽出を作成する

rejectionline(n[, alpha])

多重検定における棄却の基準ライン

set_remove_subs(ssli)

別のセットのサブセットであるセットをタプルのリストから削除する

DescrStatsW(data[, weights, ddof])

ケースの重み付けを使用した記述統計と検定

ttest_ind(x1, x2[, alternative, usevar, ...])

t 検定の独立した標本

ttost_paired(x1, x2, low, upp[, transform, ...])

2 つの依存する一対の標本の (非) 同等性の検定

ztost(x1, low, upp[, x2, usevar, ddof])

正規分布に基づく等価性検定

_tconfint_generic(mean, std_mean, dof, ...)

要約統計量に基づく一般的な t-信頼区間

_zconfint_generic(mean, std_mean, alpha, ...)

要約統計量に基づく一般的な正規信頼区間

_zstat_generic2(value, std, alternative)

要約統計量に基づく一般的な (正規) Z 検定

TTestIndPower(**kwds)

2 つの独立した標本の t 検定の統計的検出力の計算

GofChisquarePower(**kwds)

1 つの標本のカイ二乗検定の統計的検出力の計算

FTestAnovaPower(**kwds)

統計的検出力の計算　1 因子平衡分散分析の F 検定

normal_power_het(diff, nobs, alpha[, ...])

正規分布検定統計量の検出力を計算する

tt_solve_power([effect_size, nobs, alpha, ...])

1 標本の t 検定の検出力の任意の 1 つのパラメータを解く

zt_ind_solve_power([effect_size, nobs1, ...])

2 標本の Z 検定のべき乗の任意の 1 つのパラメーターを解決します

proportion_confint(count, nobs[, alpha, method])

二項比率の信頼区間

binom_test(count, nobs[, prop, alternative])

成功の確率が p である検定を実行します。

binom_tost(count, nobs, low, upp)

二項分布を使用した 1 つの比率に対する正確な TOST 検定

multinomial_proportions_confint(counts[, ...])

多項比率の信頼区間。

proportions_ztost(count, nobs, low, upp[, ...])

正規分布に基づく等価性検定

proportions_chisquare_allpairs(count, nobs)

k 個の標本のすべてのペアに対する比率のカイ二乗検定

proportion_effectsize(prop1, prop2[, method])

2 つの比率を比較する検定の効果量

power_ztost_prop(low, upp, nobs, p_alt[, ...])

正規分布に基づく比例定数検定の検出力

test_proportions_2indep(count1, nobs1, ...)

2 つの独立した比率を比較するための仮説検定

power_proportions_2indep(diff, prop2, nobs1)

2つの独立した比率が等しいことを証明するztestの検出力

samplesize_proportions_2indep_onetail(diff, ...)

片側のテイルに基づく正規分布を仮定したときに必要となる標本サイズ

_score_confint_inversion(count1, nobs1, ...)

スコア検定を反転してスコア信頼区間を計算する

test_poisson(count, nobs, value[, method, ...])

１標本のポアソン率（あるいは平均）の検定

confint_quantile_poisson(count, exposure, prob)

ポアソン確率変数の分位値の信頼区間

test_poisson_2indep(count1, exposure1, ...)

2 標本のポアソン強度率を比較するための検定。

confint_poisson_2indep(count1, exposure1, ...)

2つの独立したポアソン率の比または差の信頼区間。

nonequivalence_poisson_2indep(count1, ...[, ...])

非等価の検定、ポアソンの最小効果。

power_poisson_ratio_2indep(rate1, rate2, nobs1)

2 つの独立したポアソン率の比の検定の検出力。

power_poisson_diff_2indep(rate1, rate2, nobs1)

2 つの独立したポアソン率の差に対する ztest の検出力。

power_equivalence_neginb_2indep(rate1, ...)

独立した比 2 の等価検出力検定。

test_mvmean(data[, mean_null, return_results])

1 標本における多変量平均のホテリング検定

confint_mvmean_fromstats(mean, cov, nobs[, ...])

多変量平均の線形変換の信頼区間

test_cov(cov, nobs, cov_null)

ヌル共分散に等しい共分散に対する1標本仮説検定

test_cov_diagonal(cov, nobs)

共分散行列が対角行列であることの1標本仮説検定。

test_cov_spherical(cov, nobs)

共分散行列が球面性であることの1標本仮説検定

anova_oneway(data[, groups, use_var, ...])

一元配置分散分析

equivalence_oneway(data, equiv_margin[, ...])

一元配置分散分析の等価検定(Wellekの分散分析)

power_equivalence_oneway(f2_alt, ...[, ...])

一方向等価検定の検出力

test_scale_oneway(data[, method, center, ...])

等しいスケール、分散、またはディスパージョンに対する一元配置分散分析検定

confint_effectsize_oneway(f_stat, df[, ...])

F 分布の一元配置分散分析における効果量の信頼区間

convert_effectsize_fsqu([f2, eta2])

f ファミリの二乗効果サイズを変換する

f2_to_wellek(f2, n_groups)

コーエンの f 二乗をウェレックの効果サイズ (sqrt) に変換します

wellek_to_f2(eps, n_groups)

Wellek の効果サイズ (sqrt) を Cohen の f 二乗に変換します

scale_transform(data[, center, transform, ...])

Levene タイプ検定の分散比較のためにデータを変換する

TrimmedMean(data, fraction[, is_sorted, axis])

トリムおよびウィンザライズドされた1標本統計のクラス

trim_mean(a, proportiontocut[, axis])

両方のテイルから観測値をトリミングした後、配列の平均を返します。

corr_clipped(corr[, threshold])

半正定値である近似相関行列を求める

corr_nearest_factor(corr, rank[, ctol, ...])

与えられた正方行列に最も近い因子構造をもつ相関行列を見つけます。

cov_nearest(cov[, method, threshold, ...])

最も近い（半）正定値の共分散行列を検索します

FactoredPSDMatrix(diag, root)

因数分解形式での半正定値行列の表現。

RegularizedInvCovariance(exog)

ノードごとの回帰を使用して正則化された逆共分散を推定するためのクラス

cum2mc(kappa)

非中心モーメントをキュムラントに変換する再帰式はモーメントと同じ数のキュムラントを生成します

mc2mvsk(args)

中心モーメントを平均、分散、歪度、尖度に変換します

mnc2mc(mnc[, wmean])

非中心モーメントをキュムラントに変換する再帰式はモーメントと同じ数のキュムラントを生成します

mvsk2mc(args)

平均、分散、歪度、尖度を中心モーメントに変換

cov2corr(cov[, return_std])

共分散行列を相関行列に変換する

se_cov(cov)

共分散行列から標準偏差を取得します

Mediation(outcome_model, mediator_model, ...)

媒介分析を実施します。

OaxacaBlinder(endog, exog, bifurcate[, ...])

オアハカ-ブラインダー分解を実行するクラス。

distance_covariance_test(x, y[, B, method])

距離共分散検定（dCov）

distance_correlation(x, y)

距離相関。

distance_variance(x)

距離分散。

combine_effects(effect, variance[, ...])

メタ分析を使用して効果サイズと効果サイズを組み合わせる

effectsize_smd(mean1, sd1, nobs1, mean2, ...)

メタ分析で使用するための平均差の効果サイズ

_fit_tau_iter_mm(eff, var_eff[, tau2_start, ...])

ランダム効果間の分散モーメント推定の反復法

_fit_tau_mm(eff, var_eff, weights)

変量効果間の分散のモーメント推定のワンステップ法