| Пакет | Использованием |
|---|---|
pandas |
датафреймы |
numpy |
многомерные массивы; преобразование данных |
statsmodels |
работа с моделю регрессии: подгонка; тестирование гипотез, прогнозирвоание |
scipy.stats |
вероятностные распределения |
linearmodels |
Работа с моделями панельных данных. GMM |
seaborn |
визуализация данных |
matplotlib |
визуализация данных |
plotly |
визуализация данных |
- Листок 01: OLS (Jupyter Notebooks)
- Листок 02: Интерпретация коэффициентов (Jupyter Notebooks)
- Листок 03: Степень подгонки (Jupyter Notebooks)(YouTube)
- Листок 04: t-тест (Jupyter Notebooks)(YouTube)
- Листок 05: F-тест (Jupyter Notebooks)
- Листок 06: Доверительные интервалы (Jupyter Notebooks)(YouTube)
- Листок 07: Прогнозирование(Jupyter Notebooks)
- Листок 08: Мультиколлинеарность(Jupyter Notebooks)
- Листок 09: Дамми-переменные (Jupyter Notebooks)
- Листок 10: Спецификация (Jupyter Notebooks)
- Листок 11: Гетероскедастичность (Jupyter Notebooks)
- Листок 12: Серийная корреляция (Jupyter Notebooks)
- Листок 21: LPM-модель
- Листок 22: Logit/Probit-модель
- Листок 23: Степень подгонки модели
- Листок 24: Прогнозирвоание
- Листок 25: Предельные значения
- Листок 26: ROC-кривая
- Листок 27: Панельные регрессии
Таблицы критических значений (PDF)
Описание датасетов (PDF)
Больше датасетов можно найти здесь