負の２項分布回帰モデル 負の２項分布回帰は、ポアソン分布と比較して過分散を考慮したカウントデータの統計モデリングに使用される統計手法です。 負の２項分布の確率質…
statsmodels.apiのPoissonモデルは、ポアソン回帰モデルを推定するためのクラスです。ポアソン回帰は、カウントデータ（離散カウント）のモデリング…
statsmodelsのMNLogit（Multinomial Logit）は、多項ロジットモデルを推定するためのクラスです。多項ロジットモデルは、複数の選択肢…
Probitモデルの基本理論 Probitモデルは、二値分類問題におけるイベント発生の確率をモデル化します。基本理論は以下の通りです： Probitモデル Pr…
statsmodels.apiのLogitは、二項ロジスティック回帰を実施するためのクラスです。二項ロジスティック回帰は、2つのカテゴリをもつ従属変数（成功・失…
statsmodels.apiのQuantRegの利用 statsmodels.apiのQuantRegは、分位点回帰（Quantile Regression）…
statsmodels.apiのGLSARは、一般化最小二乗法（GLS）を自己相関のある誤差項（AR：AutoRegressive）に適用するためのクラスです。…
一般化最小二乗法（GLS）は、異なる分散構造や相関構造を考慮した回帰モデルを扱う手法です。これは、データの誤差項が等分散かつ独立でない場合や、データ点間に相関が…
statsmodels.apiのWLS（Weighted Least Squares）クラスは、重み付き最小二乗法を用いて回帰モデルを構築するためのクラスです。…
statsmodels.apiは、統計モデリングと統計テストのためのPythonライブラリであり、さまざまな統計モデルを構築し、テストするための機能を提供します…