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这篇文章将为大家详细讲解有关Python中进行统计建模的方法是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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：
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)
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