这篇文章主要为大家展示了“Python中统计库statsmodels怎么用”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python中统计库statsmodels怎么用”这篇文章吧。
statsmodels是一个Python模块，提供用于估计许多不同统计模型的类和功能。
给大家看下，这个库的文档页面。有这么多统计知识，我只看了Linear Regression。
Linear Regression部分我只看了OLS
OLS我今天只试了试fit方法。
statsmodel中文资料不多，有统计需要和英语较好者，欢迎去啃。O(∩_∩)O~，丰富我python圈的统计能力。当然，统计这方面还是R丰富详实的多，没必要非Python不可，合适的工具用在合适的地方。Python和R、stata、spss、excel互有长短，可以互补的。
开始看下面的小案例
小案例：
import statsmodels.api as sm
Y = [1, 3, 4, 5, 2, 3, 4]
X = range(1, 8)
#添加截距项
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(Y, X)
#数据拟合，生成模型
results = model.fit()
print(results.summary())
运行完成后，输出模型概览
以上是“Python中统计库statsmodels怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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