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Avaliações e Detalhes do Produto statsmodels

statsmodels é um módulo Python que fornece classes e funções para a estimativa de muitos modelos estatísticos diferentes, bem como para a realização de testes estatísticos e exploração de dados estatísticos. Uma lista extensa de estatísticas de resultados está disponível.

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statsmodels

Descrição do Produto

statsmodels é um módulo Python que fornece classes e funções para a estimativa de muitos modelos estatísticos diferentes, bem como para a realização de testes estatísticos e exploração de dados estatísticos. Uma lista extensa de estatísticas de resultados está disponível.

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UT

Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços

Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

2/6/2019

"Statsmodels"

4/5

O que você mais gosta statsmodels?

Uma coleção abrangente de funções estatísticas e de regressão avançadas ou de uso especial. Ter acesso a modelos e testes estatísticos relacionados a esses modelos no mesmo pacote é muito prático. Além disso, para modelos de regressão como ARMA/ARIMA/ARIMAX/SARIMAX, a saída já contém muitas informações relevantes, como a pontuação AIC e BIC. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta statsmodels?

O tipo de saída é inconsistente e pode ser um obstáculo às vezes. Por exemplo, alguns métodos irão gerar uma lista, outros um dicionário, etc., o que pode tornar o uso de uma saída do statsmodels como entrada em outro lugar um pouco complicado. A documentação também é inconsistente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recomendações a outras pessoas considerando statsmodels:

Apenas esteja ciente de que saídas de funções muito semelhantes não são necessariamente consistentes entre si. Algum processamento é frequentemente necessário para uso com bibliotecas mais padrão como numpy, pandas, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é statsmodels E como isso está te beneficiando?

Eu uso principalmente o statsmodels para análise de séries temporais e modelagem de regressão. Ter testes como o de Dickey-Fuller aumentado e funções ACF/PACF embutidas são muito úteis ao preparar dados para um modelo ARIMA. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

UM

Usuário Verificado em Mineração e Metais

Médio Porte (51-1000 emp.)

10/18/2018

"Statsmodels"

5/5

O que você mais gosta statsmodels?

O Statsmodel oferece muitas funções estatísticas avançadas que não estão presentes no pandas ou numpy. O Scikit-learn também possui muitas funções estatísticas, mas suas funcionalidades são limitadas. Para operações avançadas, o statsmodel é o caminho a seguir. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta statsmodels?

É um pacote relativamente novo, a quantidade e qualidade da documentação disponível é muito pobre. É menos pythônico do que o scikit-learn. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é statsmodels E como isso está te beneficiando?

Usamos o statsmodels para problemas de regressão em grandes conjuntos de dados. Em resumo, se a exigência for para aprendizado de máquina, o scikit-learn tem muito mais recursos disponíveis do que o statsmodels, mas se você pretende usá-los para análise estatística, então deve optar pelo statsmodels. Análise coletada por e hospedada no G2.com.