StatsModels est un package dédié à la modélisation statistique. Il incorpore un grand nombre de techniques économétriques telles que la régression linéaire, le modèle linéaire généralisé, le traitement des séries temporelles (ARIMA, etc.).
Dans ce tutoriel, nous essaierons de cerner les potentialités de StatsModels en déroulant une étude de cas en régression linéaire multiple. Nous aborderons tour à tour : l’estimation des paramètres du modèle à l’aide de la méthode des moindres carrés ordinaires, la mise en œuvre de quelques tests statistiques, la vérification de la compatibilité de la distribution des résidus avec l’hypothèse de normalité, la détection des points atypiques et influents, l’analyse de la colinéarité, la prédiction ponctuelle et par intervalle.
Mots clés : programmation python, économétrie, statsmodels, moindres carrés ordinaires, mco
Lien : fr_Tanagra_Python_StatsModels.pdf
Fichier : fr_python_statsmodels.zip
Références :
StatsModels: Statistics in Python
Python Package Index: StatsModels
