Tag: statsmodels

一维观测数据中exception值检测的Pythonic方法: 对于给定的数据，我想设置离群值（由95％confidense级别或95％分位数函数或任何需要的东西）定义为nan值。以下是我现在使用的数据和代码。如果有人能够进一步解释我，我会很高兴。 import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt data = np.random.rand(1000)+5.0 plt.plot(data) plt.xlabel('observation number') plt.ylabel('recorded value') plt.show()

auto.arima（）相当于python: 我试图预测使用ARMA ARIMA模型的每周销售量。我无法find调整statsmodels的顺序（p，d，q）的statsmodels 。目前R有一个函数auto.arima() ，它将调整（p，d，q）参数。我如何去为我的模型select正确的顺序？ Python中有没有用于此目的的库？

如何迭代pandas数据框的列以运行回归: 我确信这很简单，但作为python的一个完整的新手，我很难找出如何遍历pandas数据框中的variables，并与每个运行一个回归。这是我正在做的事情： all_data = {} for ticker in ['FIUIX', 'FSAIX', 'FSAVX', 'FSTMX']: all_data[ticker] = web.get_data_yahoo(ticker, '1/1/2010', '1/1/2015') prices = DataFrame({tic: data['Adj Close'] for tic, data in all_data.iteritems()}) returns = prices.pct_change() 我知道我可以像这样运行一个回归： regs = sm.OLS(returns.FIUIX,returns.FSTMX).fit() 但是假设我想为数据框中的每一列执行此操作。特别是，我想在FSTMX上倒退FIUIX，然后在FSTMX上倒退FSAIX，然后在FSTMX上倒退FSAVX。每次回归后，我想存储残差。我已经尝试了以下各种版本，但我必须得到错误的语法： resids = {} for k in returns.keys(): reg = sm.OLS(returns[k],returns.FSTMX).fit() resids[k] = reg.resid 我认为问题是我不知道如何通过键引用返回列，所以returns[k]可能是错误的。任何指导最好的方式来做到这一点将不胜感激。也许我错过了一种常见的pandas方法。

用pandas数据框运行OLS回归: 我有一个pandas数据框，我希望能够从列B和C中的值预测列A的值。这里是一个玩具的例子： import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]}) 理想情况下，我会有类似ols(A ~ B + C, data = df)但是当我查看像scikit-learn这样的algorithm库中的例子时，它似乎用行列表而不是列来向数据提供数据。这将要求我将数据重新格式化为列表内的列表，这似乎首先打败了使用pandas的目的。什么是对大pandas数据框架中的数据运行OLS回归（或更普遍的任何机器学习algorithm）最pythonic的方式？

ValueError：numpy.dtype的大小错误，请尝试重新编译: 我只是在我的Python 2.7上安装了pandas和statsmodels包当我尝试“导入pandas作为PD”，这个错误信息出来。谁能帮忙？谢谢！！！ numpy.dtype has the wrong size, try recompiling Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\analytics\ext\python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7-win32.egg\statsmodels\formula\__init__.py", line 4, in <module> from formulatools import handle_formula_data File "C:\analytics\ext\python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7-win32.egg\statsmodels\formula\formulatools.p y", line 1, in <module> import statsmodels.tools.data as data_util File "C:\analytics\ext\python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7-win32.egg\statsmodels\tools\__init__.py", li ne 1, in <module> from tools import add_constant, categorical […]