एक पायथन मॉड्यूल जो कई अलग-अलग सांख्यिकीय मॉडलों के अनुमान के साथ-साथ सांख्यिकीय परीक्षण करने और सांख्यिकीय डेटा की खोज करने के लिए क्लास और फ़ंक्शन प्रदान करता है।
स्टेट्समॉडल
- पायथन
- एआई और मशीन लर्निंग, डेटा एनालिटिक्स, पारिस्थितिकी और स्थिरता, गणित, गुणवत्ता
- निरंतर सुधार, मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस एल्गोरिदम, सांख्यिकीय विश्लेषण, सांख्यिकीय परीक्षण
विशेषताएँ:
- रेखीय प्रतिगमन मॉडल (ओएलएस, जीएलएस, डब्ल्यूएलएस), सामान्यीकृत रेखीय मॉडल (जीएलएम), समय श्रृंखला विश्लेषण (एआरआईएमए, वीएआर, स्टेट-स्पेस मॉडल), अर्थमितीय मॉडल, मजबूत सांख्यिकी, गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकी, उत्तरजीविता विश्लेषण, परिकल्पना परीक्षण, सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए प्लॉटिंग फ़ंक्शन, पांडा और नम्पी के साथ एकीकरण।
मूल्य निर्धारण:
- मुफ़्त
- सांख्यिकीय मॉडलिंग और अर्थमिति के लिए व्यापक पुस्तकालय, विस्तृत सांख्यिकीय आउटपुट (सारांश, निदान) प्रदान करता है, R की सांख्यिकीय क्षमताओं से परिचित उपयोगकर्ताओं के लिए अच्छा है, सक्रिय विकास और अच्छे दस्तावेज़ीकरण के साथ आता है।
- कुछ मॉडलों के लिए API, scikit-learn की तुलना में कम सुसंगत हो सकता है, कुछ अधिक उन्नत सांख्यिकीय अवधारणाओं और मॉडल व्याख्याओं के लिए सीखने की प्रक्रिया थोड़ी जटिल हो सकती है, SciPy.stats के साथ कुछ समानताएं हो सकती हैं, लेकिन यह आम तौर पर मॉडलिंग और अर्थमिति पर अधिक केंद्रित होता है।
इसके लिए सबसे अच्छा:
- सांख्यिकीविद, अर्थमितिविद, डेटा वैज्ञानिक और शोधकर्ता जो गहन सांख्यिकीय मॉडलिंग, परिकल्पना परीक्षण और समय श्रृंखला विश्लेषण करते हैं।
