脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → Python统计建模

Python进行统计建模

 更新时间：2020年08月10日 14:16:54   作者：刘早起  
这篇文章主要介绍了Python进行统计建模的方法，帮助大家更好的理解和学习Python，感兴趣的朋友可以了解下

前言

大家好，在之前的文章中我们已经讲解了很多Python数据处理的方法比如读取数据、缺失值处理、数据降维等，也介绍了一些数据可视化的方法如Matplotlib、pyecharts等，那么在掌握了这些基础技能之后，要进行更深入的分析就需要掌握一些常用的建模方法，本文将讲解如何利用Python进行统计分析。和之前的文章类似，本文只讲如何用代码实现，不做理论推导与过多的结果解释(事实上常用的模型可以很轻松的查到完美的推导与解析)。因此读者需要掌握一些基本的统计模型比如回归模型、时间序列等。

Statsmodels简介

在Python 中统计建模分析最常用的就是Statsmodels模块。Statsmodels是一个主要用来进行统计计算与统计建模的Python库。主要有以下功能：

  • 探索性分析：包含列联表、链式方程多重插补等探索性数据分析方法以及与统计模型结果的可视化图表，例如拟合图、箱线图、相关图、时间序列图等
  • 回归模型：线性回归模型、非线性回归模型、广义线性模型、线性混合效应模型等
  • 其他功能：方差分析、时间序列分析等模型的参数估计与估计参数的假设检验等

安装 brew install Statsmodels
文档 github.com/statsmodels/statsmodels

线性回归模型：普通最小二乘估计

线性模型有普通最小二乘(OLS)广义最小二乘(GLS)、加权最小二乘(WLS)等，Statsmodels对线性模型有较好的支持，来看个最简单的例子：普通最小二乘(OLS)

首先导入相关包

%matplotlib inline
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std
np.random.seed(9876789)

然后创建数据，先设置样本量为100

nsample = 100 #样本数量

然后设置x1和x2，x1是0到10等差排列，x2是x1的平方

x = np.linspace(0, 10, 100)
X = np.column_stack((x, x**2))

再设置beta、误差项与响应变量y

beta = np.array([1, 0.1, 10])
e = np.random.normal(size=nsample)
X = sm.add_constant(X)
y = np.dot(X, beta) + e

接着建立回归模型

model = sm.OLS(y, X) 
results = model.fit()
print(results.summary())

查看模型结果

是不是和R语言输出的结果形式很接近？回归系数值、P-value、R-squared等评估回归模型的参数值全部都有，还可以使用dir(results)获得全部变量的值并调取出来

print('Parameters: ', results.params)
print('R2: ', results.rsquared)

那么回归模型的就是y=1.3423-0.0402x1+10.0103x2，当然这个模型可以继续优化那么就交给读者完成。接下来我们来绘制一下样本点与回归曲线

y_fitted = results.fittedvalues
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
ax.plot(x, y, 'o', label='data')
ax.plot(x, y_fitted, 'r--.',label='OLS')
ax.legend(loc='best')

时间序列：ARMA

关于时间序列的模型有很多，我们选择ARMA模型示例，首先导入相关包并生成数据

%matplotlib inline
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_process import arma_generate_sample
np.random.seed(12345)

arparams = np.array([.75, -.25])
maparams = np.array([.65, .35])

arparams = np.r_[1, -arparams]
maparams = np.r_[1, maparams]
nobs = 250
y = arma_generate_sample(arparams, maparams, nobs)

接着，我们可以添加一些日期信息。对于本例，我们将使用pandas时间序列并建立模型

dates = sm.tsa.datetools.dates_from_range('1980m1', length=nobs)
y = pd.Series(y, index=dates)
arma_mod = sm.tsa.ARMA(y, order=(2,2))
arma_res = arma_mod.fit(trend='nc', disp=-1)

最后再做一下预测

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
fig = arma_res.plot_predict(start='1999-06-30', end='2001-05-31', ax=ax)
legend = ax.legend(loc='upper left')

回归诊断：估计回归模型

首先导入相关包

%matplotlib inline
from statsmodels.compat import lzip
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels.stats.api as sms
import matplotlib.pyplot as plt

然后加载数据

url = 'https://raw.githubusercontent.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/HistData/Guerry.csv'
dat = pd.read_csv(url)

拟合模型

results = smf.ols('Lottery ~ Literacy + np.log(Pop1831)', data=dat).fit()

查看结果

print(results.summary())

回归诊断：残差的正态性

Jarque-Bera test:

name = ['Jarque-Bera', 'Chi^2 two-tail prob.', 'Skew', 'Kurtosis']
test = sms.jarque_bera(results.resid)
lzip(name, test)
####结果
[('Jarque-Bera', 3.3936080248431666),
('Chi^2 two-tail prob.', 0.1832683123166337),
('Skew', -0.48658034311223375),
('Kurtosis', 3.003417757881633)]

Omni test:

name = ['Chi^2', 'Two-tail probability']
test = sms.omni_normtest(results.resid)
lzip(name, test)
####结果
[('Chi^2', 3.713437811597181), ('Two-tail probability', 0.15618424580304824)]

回归诊断：异方差

Breush-Pagan test:

name = ['Lagrange multiplier statistic', 'p-value',
    'f-value', 'f p-value']
test = sms.het_breuschpagan(results.resid, results.model.exog)
lzip(name, test)
###结果
[('Lagrange multiplier statistic', 4.893213374093957),
('p-value', 0.08658690502352209),
('f-value', 2.503715946256434),
('f p-value', 0.08794028782673029)]
Goldfeld-Quandt test

name = ['F statistic', 'p-value']
test = sms.het_goldfeldquandt(results.resid, results.model.exog)
lzip(name, test)
####结果
[('F statistic', 1.1002422436378152), ('p-value', 0.3820295068692507)]

回归诊断：多重共线性

检查多重共线性可以使用

np.linalg.cond(results.model.exog)

结果是702.1792145490062，说明存在较强多重共线性。

结束语

以上就是Statsmodels的基本功能介绍，如果熟悉R的读者会发现很多命令与R是类似的。最后想多说一句，全文没有出现太多模型的理论知识，因为这些模型的推导过程随便百度一搜都能得到十分详细的优质回答，因此在学会如何用计算机实现之后必须要回过头去理解模型里每一个参数是怎样得到，又有哪些含义才算真正搞定。

以上就是Python进行统计建模的详细内容，更多关于Python统计建模的资料请关注脚本之家其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • Python Tkinter Menu控件使用详解

    Python Tkinter Menu控件使用详解

    Menu控件（菜单控件）可以说是 GUI 中“精髓所在”，它以可视化的方式将一系列的命令进行分组，在每一个分组下又可以“隐藏”许多的程序执行命令（即功能）。本文将详细介绍它的使用，需要的可以参考一下
    2022-01-01
  • Python基础入门之魔法方法与异常处理

    Python基础入门之魔法方法与异常处理

    在python中,所有以“__"双下划线包起来的方法,都统称为魔法方法,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python基础入门之魔法方法与异常处理的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2021-11-11
  • 用python求一重积分和二重积分的例子

    用python求一重积分和二重积分的例子

    今天小编就为大家分享一篇用python求一重积分和二重积分的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • python3 与python2 异常处理的区别与联系

    python3 与python2 异常处理的区别与联系

    这篇文章主要介绍了python3 与python2 异常处理的区别与联系的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2016-06-06
  • 在Python中操作时间之strptime()方法的使用

    在Python中操作时间之strptime()方法的使用

    这篇文章主要介绍了在Python中操作时间之strptime()方法的使用,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下
    2015-05-05
  • 好用的Python编辑器WingIDE的使用经验总结

    好用的Python编辑器WingIDE的使用经验总结

    WingIDE是个专为python程序语言设计的集成开发环境。从1999年起，Wingware公司便开始专注于python开发，目前WingIDE已经是著名的python开发框架，面向项目风格的 IDE 对于大型产品非常有用， 是个很有前途的开发环境。
    2016-08-08
  • Python通过调用mysql存储过程实现更新数据功能示例

    Python通过调用mysql存储过程实现更新数据功能示例

    这篇文章主要介绍了Python通过调用mysql存储过程实现更新数据功能,结合实例形式分析了Python调用mysql存储过程实现更新数据的具体步骤与相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2018-04-04
  • numpy 返回函数的上三角矩阵实例

    numpy 返回函数的上三角矩阵实例

    今天小编就为大家分享一篇numpy 返回函数的上三角矩阵实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-11-11
  • python字符串的常用操作方法小结

    python字符串的常用操作方法小结

    这篇文章主要为大家详细介绍了python字符串的常用操作方法，如字符串的替换、删除、截取、复制、连接、比较、查找、分割等,需要的朋友可以参考下
    2016-05-05
  • python语音识别的转换方法

    python语音识别的转换方法

    语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。本文给大家介绍python语音识别的方法，感兴趣的朋友一起看看吧
    2021-10-10

最新评论