Pythonでの統計モデリングについての解説とコード例

線形回帰モデルの構築: 線形回帰は、目的変数と説明変数の間の線形関係をモデル化する手法です。以下のコード例は、statsmodelsを使用して線形回帰モデルを構築する方法を示しています。

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
# データの読み込み
data = pd.read_csv('data.csv')
# 説明変数と目的変数の設定
X = data[['X1', 'X2']]
y = data['y']
# モデルの構築
model = sm.OLS(y, sm.add_constant(X))
# モデルの適合
results = model.fit()
# 結果の表示
print(results.summary())

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
# データの読み込み
data = pd.read_csv('data.csv')
# 説明変数と目的変数の設定
X = data[['X1', 'X2']]
y = data['y']
# モデルの構築
model = sm.Logit(y, sm.add_constant(X))
# モデルの適合
results = model.fit()
# 結果の表示
print(results.summary())

時系列解析モデルの構築: 時系列解析は、時間の経過に伴うデータの変動を分析するための手法です。以下のコード例は、statsmodelsを使用して時系列解析モデルを構築する方法を示しています。

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
# データの読み込み
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
# モデルの構築
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1, 0, 0))
# モデルの適合
results = model.fit()
# 結果の表示
print(results.summary())

上記のコード例は一部ですが、統計モデリングの基本的な手法として参考になると思います。詳細な解説や他の手法については、公式ドキュメントやオンラインのチュートリアルを参照してください。