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PythonでNumpyのndarrayの要素へのアクセスする方法 – How to access ndarraay elements
NumPyのndarray(多次元配列)において、単一の要素にアクセスするためのインデキシング方法を説明します。単一の要素にアクセスするには、要素の位置を指定する必要があります。 以下は、単一の要素にアクセスするためのいくつかの方法です。
PythonでNumPyを使用してデータの入出力をしたい – How to input/output data using Numpy functions in Python
NumPyを使用してデータの入出力(I/O)を行う際には、さまざまな方法とツールが提供されています。以下に、NumPyにおけるデータの入出力の主要な方法について説明します。
一般化最小二乗法(GLS)は、異なる分散構造や相関構造を考慮した回帰モデルを扱う手法です。これは、データの誤差項が等分散かつ独立でない場合や、データ点間に相関がある場合に有用です。statsmodels.apiは、Pythonで統計モデリングと仮説検定を行うための豊富なツールを提供しています。
statsmodels.apiのGLSARは、一般化最小二乗法(GLS)を自己相関のある誤差項(AR:AutoRegressive)に適用するためのクラスです。主に時系列データに対して使用されます。以下に、GLSARの概要と主要な属性について説明します。
Pythonのstatsmodels.apiを使って分位点回帰を行う – How to estimate quantile regression model using Python –
statsmodels.apiのQuantRegの利用 statsmodels.apiのQuantRegは、分位点回帰(Quantile Regression)を実行するためのモデルです。分位点回帰は、通常の最小二乗法回帰(OLS)とは異なり、データの異常値に頑健であり、異なる分位点(分位数)における条件付き分布をモデル化します。以下は、QuantRegを使用した基本的な例です。
Pythonでプロビットモデルを推定する -How to estimate probit models using Python-
Probitモデルの基本理論 Probitモデルは、二値分類問題におけるイベント発生の確率をモデル化します。以下は、PythonのStatsmodelsライブラリを使用してProbitモデルを推定する簡単なコード例です。これを用いてProbitモデルについて説明します。
Pythonのstatsmodelsを使ってポワソン回帰モデルを推定する -How to estimate Poisson regression model using Python-
statsmodels.apiのPoissonモデルは、ポアソン回帰モデルを推定するためのクラスです。ポアソン回帰は、カウントデータ(離散カウント)のモデリングに使用されます。以下に、statsmodels.apiを使用したポアソン回帰の基本的な手順を示します。
Pythonのstatsmodelsを使って負の2項分布回帰モデルを推定する -How to estimate negative binomial regression in Python-
負の2項分布回帰モデル 負の2項分布回帰は、ポアソン分布と比較して過分散を考慮したカウントデータの統計モデリングに使用される統計手法です。 負の2項分布の確率質量関数は次のように表されます。