Análisis estadístico en Python con Statsmodels
Statsmodels es una biblioteca de Python que proporciona una amplia gama de herramientas para el análisis estadístico. Es una herramienta poderosa que puede ser utilizada por investigadores, analistas de datos y científicos de datos para realizar una variedad de tareas, incluyendo:
- Exploración de datos
- Estimación de modelos estadísticos
- Pruebas estadísticas
Instalación
Para instalar Statsmodels, podemos utilizar el siguiente comando:
pip install statsmodels
Importación
Para importar Statsmodels, podemos utilizar el siguiente código:
import statsmodels.api as sm
Exploración de datos
Statsmodels proporciona una serie de funciones para la exploración de datos. Por ejemplo, podemos utilizar la función describe() para obtener un resumen de los datos, incluyendo estadísticas básicas como la media, la mediana, la desviación estándar, etc.
# Importamos los datos
df = sm.datasets.get_rdataset("airquality", "datasets")
# Obtenemos un resumen de los datos
df.describe()
Estimación de modelos estadísticos
Statsmodels proporciona una amplia gama de modelos estadísticos, incluyendo modelos de regresión, modelos de probabilidad y modelos de series temporales. Por ejemplo, podemos utilizar el siguiente código para estimar un modelo de regresión lineal simple:
# Importamos los datos
df = sm.datasets.get_rdataset("airquality", "datasets")
# Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['Ozone']], df['Temp'], test_size=0.25)
# Estimamos el modelo
model = sm.OLS(y_train, X_train)
# Obtenemos los resultados del modelo
results = model.fit()
# Imprimimos los resultados del modelo
print(results.summary())
Pruebas estadísticas
Statsmodels proporciona una serie de funciones para realizar pruebas estadísticas. Por ejemplo, podemos utilizar la función ttest_ind() para realizar una prueba t de dos muestras:
# Importamos los datos
df1 = sm.datasets.get_rdataset("airquality", "datasets")
df2 = sm.datasets.get_rdataset("mtcars", "datasets")
# Realizamos la prueba t
results = sm.stats.ttest_ind(df1['Ozone'], df2['mpg'])
# Imprimimos los resultados de la prueba
print(results)
Conclusión
Statsmodels es una biblioteca poderosa que puede ser utilizada para una variedad de tareas de análisis estadístico. Es una herramienta valiosa para investigadores, analistas de datos y científicos de datos.
Referencias
- Statsmodels documentation: https://www.statsmodels.org/stable/index.html
- Python for Data Analysis: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
- Introduction to Statistical Learning: https://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/
