Python使用Statsmodels进行核密度估计、分位数回归、回归树等
要在Python中使用Statsmodels进行核密度估计、分位数回归和回归树等分析，需要确保已经安装了Statsmodels和相关的类库。可以使用以下步骤进行环境搭建准备工作：
1. 安装Statsmodels库：
pip install statsmodels
2. 安装依赖的类库：
- NumPy: 用于处理数值计算。
- Pandas: 用于数据处理和分析。
- SciPy: 用于科学计算和统计。
- Matplotlib: 用于绘图和数据可视化。
可以使用以下命令安装这些库：
pip install numpy pandas scipy matplotlib
接下来，我们将介绍使用Statsmodels进行核密度估计、分位数回归和回归树的样例，并提供一个数据集供实验使用。
**数据集介绍：**
为了演示核密度估计和分位数回归，我们将使用Statsmodels自带的``star98``数据集。该数据集是一个虚拟数据集，包含用于预测学校综合评分的各种变量。
**数据集下载网址：**
可以通过以下代码下载``star98``数据集：
python
import statsmodels.api as sm
data = sm.datasets.get_rdataset('star98').data
**样例代码：**
以下是一个包含核密度估计、分位数回归和回归树的完整样例代码：
python
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 导入star98数据集
data = sm.datasets.get_rdataset('star98').data
# 核密度估计
density = sm.nonparametric.KDEUnivariate(data['pctymle'])
density.fit()
# 绘制核密度估计图
plt.plot(density.support, density.density)
plt.xlabel('Percentage of young male with low earnings')
plt.ylabel('Density')
plt.show()
# 分位数回归
quantiles = np.arange(0.1, 1, 0.1)
mod = sm.quantreg('np.log(r1) ~ np.log(pctymle)', data)
res = mod.fit(q=quantiles)
# 输出回归结果
print(res.summary())
# 回归树
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
# 准备数据
X = data[['pctymle', 'st_ratio']]
y = data['r1']
# 拟合回归树模型
model = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
model.fit(X, y)
# 绘制回归树
from sklearn import tree
plt.figure(figsize=[10, 5])
_ = tree.plot_tree(model, filled=True, feature_names=['pctymle', 'st_ratio'])
plt.show()
以上代码实现了使用Statsmodels进行核密度估计、分位数回归和回归树的样例。你可以根据自己的需要修改数据集和相关参数。
