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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。