一个 Python 模块，提供用于估计许多不同统计模型的类和函数，以及用于进行统计检验和统计数据探索的类和函数。
统计模型
- Python
- 人工智能和机器学习, 数据分析, 生态与可持续性, 数学, 质量
- 持续改进, 机器学习, 预测性维护算法, 统计分析, 统计测试
特点
- 线性回归模型（OLS、GLS、WLS）、广义线性模型（GLM）、时间序列分析（ARIMA、VAR、状态空间模型）、计量经济模型、稳健统计、非参数统计、生存分析、假设检验、统计分析绘图函数、与 pandas 和 NumPy 的集成
定价
- 自由的
- 一个用于统计建模和计量经济学的综合库，提供详细的统计输出（摘要、诊断），适合熟悉 R 统计功能的用户，积极开发且文档完善。
- 对于某些模型，其 API 的一致性可能不如 scikit-learn，对于一些更高级的统计概念和模型解释，其学习曲线可能较陡峭，虽然与 SciPy.stats 有些重叠，但总体而言更侧重于建模和计量经济学。
最适合：
- 统计学家、计量经济学家、数据科学家和研究人员进行深入的统计建模、假设检验和时间序列分析。
