之前看sklearn线性模型没有R方，F检验，回归系数T检验等指标，于是看到了statsmodels这个库，看着该库输出的结果真是够怀念的。。
文章目录 1 安装2 相关模型介绍2.1 线性模型2.2 离散选择模型(Discrete Choice Model, DCM)2.3 非参数统计2.4 广义线性模型 - Generalized Linear Models2.5 稳健回归——Robust Regression2.6 广义估计方程2.7 方差分析2.8 时间序列分析——Time Series Analysis2.9 空间计量必备：状态空间模型——State space models2.10 多元统计模型——因子/主成分分析 3 相关模型demo3.1 线性回归模型3.2 广义线性模型——GLM3.3 稳健回归 4 其他4.1 模型结果如何CSV导出？4.2 画模型图以及保存4.3 快速获取模型输出参数：P检验、F检验、P统计量
1 安装 pip install statsmodels
不过有可能会报错：
ImportError: cannot import name 'factorial' from 'scipy.misc' (E:Anaconda3.7libsite-packagesscipymisc__init__.py)是跟scipy版本不匹配，笔者是删掉之前的pip uninstall statsmodels，再重新安装了一下就好了：
pip install --pre statsmodels -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2 相关模型介绍相关文档可见：https://www.statsmodels.org/stable/examples/index.html
包含的模型有：
2.1 线性模型 2.2 离散选择模型(Discrete Choice Model, DCM)参考：离散选择模型(Discrete Choice Model, DCM)简介——之一
离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）在经济学领域和社会学领域都有广泛的应用。
例如，消费者在购买汽车的时候通常会比较几个不同的品牌，如福特、本田、大众，等等。
如果将消费者选择福特汽车记为Y=1，选择本田汽车记为Y=2，选择大众汽车记为Y=3；那么在研究消费者选择何种汽车品牌的时候，由于因变量不是一个连续的变量（Y=1, 2, 3），传统的线性回归模型就有一定的局限（见DCM系列文章第2篇）。
再比如，在交通安全研究领域，通常将交通事故的严重程度划分为3大类：
在研究各类因素（如道路坡度、弯道曲率等、车龄、光照、天气条件等）对事故严重程度的影响的时候，由于因变量（事故严重程度）是一个离散变量（仅3个选项），使用离散选择模型可以提供一个有效的建模途径。
2.3 非参数统计 2.4 广义线性模型 - Generalized Linear Models 2.5 稳健回归——Robust Regression 2.6 广义估计方程 2.7 方差分析 2.8 时间序列分析——Time Series Analysis 2.9 空间计量必备：状态空间模型——State space models 2.10 多元统计模型——因子/主成分分析 3 相关模型demo 3.1 线性回归模型
可参考：https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/ols.html
# 线性模型import statsmodels.api as smimport numpy as npx = np.linspace(0,10,100)y = 3*x + np.random.randn()+ 10# Fit and summarize OLS modelX = sm.add_constant(x)mod = sm.OLS(y,X)result = mod.fit()print('Parameters: ', result .params)print('Standard errors: ', result .bse)print('Predicted values: ', result .predict())print(result.summary())# 预测数据print(result.predict(X[:5]))输出结果超级熟悉。
result.params是回归系数result.summary()把模型相关系数都打印出来其中，预测的时候，如果不给入参数result.predict()，则默认是X 3.2 广义线性模型——GLM
参考：https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/glm.html
import statsmodels.formula.api as smfstar98 = sm.datasets.star98.load_pandas().dataformula = 'SUCCESS ~ LOWINC + PERASIAN + PERBLACK + PERHISP + PCTCHRT + PCTYRRND + PERMINTE*AVYRSEXP*AVSALK + PERSPENK*PTRATIO*PCTAF'dta = star98[['NABOVE', 'NBELOW', 'LOWINC', 'PERASIAN', 'PERBLACK', 'PERHISP', 'PCTCHRT', 'PCTYRRND', 'PERMINTE', 'AVYRSEXP', 'AVSALK', 'PERSPENK', 'PTRATIO', 'PCTAF']].copy()endog = dta['NABOVE'] / (dta['NABOVE'] + dta.pop('NBELOW'))del dta['NABOVE']dta['SUCCESS'] = endogmod1 = smf.glm(formula=formula, data=dta, family=sm.families.Binomial()).fit()mod1.summary()mod1.predict(dta)formula是常规的公式，其中所有X/Y数据都放在一个dataframe之中。
包括了回归系数，T检验值
3.3 稳健回归参考：https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/robust_models_0.html
nsample = 50x1 = np.linspace(0, 20, nsample)X = np.column_stack((x1, (x1-5)**2))X = sm.add_constant(X)sig = 0.3 # smaller error variance makes OLS<->RLM contrast biggerbeta = [5, 0.5, -0.0]y_true2 = np.dot(X, beta)y2 = y_true2 + sig*1. * np.random.normal(size=nsample)y2[[39,41,43,45,48]] -= 5 # add some outliers (10% of nsample)X2 = X[:,[0,1]]res2 = sm.OLS(y2, X2).fit()print(res2.params)print(res2.bse)resrlm2 = sm.RLM(y2, X2).fit()print(resrlm2.params)print(resrlm2.bse)print(resrlm2.summary()) 4 其他 4.1 模型结果如何CSV导出？可以通过as_csv()将模型导出
resrlm2 = sm.RLM(y, x).fit()resrlm2.summary()with open( 'model_rlm.csv', 'w') as fh: fh.write(resrlm2.summary().as_csv())不过导出的格式比较奇怪：