Statsmodels는 확률적 프로그래밍을 수행하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다.

1. 통계 모델링

Statsmodels의 핵심 기능 중 하나는 통계 모델링입니다. 통계 모델링은 데이터의 확률 분포를 추정하고, 변수 간의 관계를 분석하는데 사용됩니다. 예를 들어, 회귀 분석을 수행하여 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 찾을 수 있습니다.

import statsmodels.api as sm

# 데이터 로드
data = sm.datasets.get_rdataset('mtcars').data

# 선형 회귀 모델링
model = sm.OLS(data['mpg'], sm.add_constant(data['wt']))
results = model.fit()

# 결과 출력
print(results.summary())

위의 코드는 ‘mtcars’ 데이터셋에서 선형 회귀를 수행하는 예시입니다. OLS 함수를 사용하여 회귀 모델을 생성하고, fit 메소드를 통해 모델을 적합시킵니다. 마지막으로 summary 메소드를 사용하여 결과를 출력합니다.

2. 시계열 분석

Statsmodels는 시계열 데이터 분석을 위한 다양한 모델을 제공합니다. 이를 통해 데이터의 시간에 따른 패턴을 분석하고 예측할 수 있습니다. ARMA, ARIMA, SARIMA 모델 등 다양한 시계열 모델을 생성할 수 있습니다.

import statsmodels.api as sm

# 시계열 데이터 로드
data = sm.datasets.get_rdataset('lynx').data

# SARIMA 모델링
model = sm.tsa.SARIMAX(data['value'], order=(1, 1, 1), seasonal_order=(0, 1, 1, 12))
results = model.fit()

# 예측 수행
forecast = results.get_forecast(steps=12)

# 예측 결과 출력
print(forecast.summary())

위의 코드는 ‘lynx’ 데이터셋에서 SARIMA 모델을 사용하여 시계열 예측을 수행하는 예시입니다. SARIMAX 함수를 사용하여 모델을 생성하고, fit 메소드를 통해 모델을 적합시킵니다. get_forecast 메소드를 사용하여 향후 12개의 데이터를 예측하고, 결과를 출력합니다.

3. 실험 설계

Statsmodels는 실험 설계를 위한 모듈도 제공합니다. 실험 설계를 통해 통계적 실험을 계획하고 분석할 수 있습니다. 요인 분석, 제약 최적화, 가설 검정 등 다양한 실험 설계 기법을 사용할 수 있습니다.

import statsmodels.api as sm

# 실험 설계
design = sm.stats.design.FactorialDesign2(2, 3)
design.generate_array()

# 가설 검정
test_result = sm.stats.anovaanova_lm(design.array, ['A', 'B'])

# 결과 출력
print(test_result)

위의 코드는 2개의 요인과 3개의 수준으로 이루어진 실험 설계를 생성하고, 가설 검정을 수행하는 예시입니다. FactorialDesign2 클래스를 사용하여 설계를 생성하고, generate_array 메소드를 사용하여 설계 배열을 생성합니다. anova_lm 함수를 사용하여 가설 검정을 수행하고, 결과를 출력합니다.

Statsmodels는 통계 모델링, 시계열 분석, 실험 설계 등 다양한 분야에서 확률적 프로그래밍을 위한 강력한 도구를 제공합니다. 이를 사용하여 효율적인 데이터 분석과 예측을 수행할 수 있습니다.