وحدة بايثون توفر فئات ووظائف لتقدير العديد من النماذج الإحصائية المختلفة، بالإضافة إلى إجراء الاختبارات الإحصائية واستكشاف البيانات الإحصائية.
نماذج إحصائية
- بايثون
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي, تحليل البيانات, علم البيئة والاستدامة, الرياضيات, جودة
- التحسين المستمر, التعلم الآلي, خوارزميات الصيانة التنبؤية, التحليل الإحصائي, الاختبارات الإحصائية
الميزات:
- نماذج الانحدار الخطي (OLS، GLS، WLS)، النماذج الخطية المعممة (GLM)، تحليل السلاسل الزمنية (ARIMA، VAR، نماذج فضاء الحالة)، النماذج الاقتصادية القياسية، الإحصاءات القوية، الإحصاءات اللامعلمية، تحليل البقاء، اختبارات الفرضيات، دوال الرسم البياني للتحليل الإحصائي، التكامل مع مكتبتي Pandas و NumPy
التسعير:
- حر
- مكتبة شاملة للنمذجة الإحصائية والاقتصاد القياسي، توفر مخرجات إحصائية مفصلة (ملخصات، تشخيصات)، وهي مناسبة للمستخدمين الملمين بالقدرات الإحصائية للغة R، وتتميز بالتطوير النشط والتوثيق الجيد.
- قد تكون واجهة برمجة التطبيقات أقل اتساقًا من واجهة scikit-learn لبعض النماذج، ومنحنى التعلم لبعض المفاهيم الإحصائية الأكثر تقدمًا وتفسيرات النماذج، وبعض التداخل مع SciPy.stats ولكنها بشكل عام تركز أكثر على النمذجة والاقتصاد القياسي.
الأفضل لـ:
- الإحصائيون، وعلماء الاقتصاد القياسي، وعلماء البيانات، والباحثون الذين يقومون بالنمذجة الإحصائية المتعمقة، واختبار الفرضيات، وتحليل السلاسل الزمنية.
