scikits.statsmodels 0.3.1

0.3.1

• 删除了仅限学术的 WFS 数据集。

• 修复了 Windows 上的 easy_install 问题。

0.3.0

破坏向后兼容性的更改

添加了 api.py 用于导入。因此，新的导入约定是

import scikits.statsmodels.api as sm

从模块直接导入现在避免了不必要的导入，并在库或用户只需要特定函数的情况下提高了导入速度。

• sandbox/output.py -> iolib/table.py

• lib/io.py -> iolib/foreign.py（现在包含 Stata .dta 格式读取器）

• family -> families

• families.links.inverse -> families.links.inverse_power

• 数据集的 Load 类现在是 load 函数。

• regression.py -> regression/linear_model.py

• discretemod.py -> discrete/discrete_model.py

• rlm.py -> robust/robust_linear_model.py

• glm.py -> genmod/generalized_linear_model.py

• model.py -> base/model.py

• t() 方法 -> tvalues 属性（t() 仍然存在但会引发警告）

主要更改和新增内容

• 大量错误修复。

• 时间序列分析模型（tsa）

  • 向量自回归模型 VAR (tsa.VAR)

  • 自回归模型 AR (tsa.AR)

  • 自回归移动平均模型 ARMA (tsa.ARMA)，可选地使用 Cython 进行卡尔曼滤波，使用 setup.py install 命令并添加 –with-cython 选项

  • Baxter-King 带通滤波器 (tsa.filters.bkfilter)

  • Hodrick-Prescott 滤波器 (tsa.filters.hpfilter)

  • Christiano-Fitzgerald 滤波器 (tsa.filters.cffilter)

• 改进的最大似然框架使用所有可用的 scipy.optimize 求解器

• 重构数据集子包

• 增加了更多示例数据集

• 移除了运行测试套件所需的 RPy 依赖

• 重构了测试套件

• 重构了代码库/目录结构

• 支持 GLM 中的偏移量和暴露度

• 对于二项式模型，从 GLM.fit 中移除了 data_weights 参数

• 新增了更多的统计测试，尤其是诊断和规范测试

• 多重测试校正

• 沙盒中的广义矩方法框架

• 改进了文档

• 以及其他新增功能

0.2.0

主要更改

• 重命名以实现更多一致性：RLM.fitted_values -> RLM.fittedvalues，GLMResults.resid_dev -> GLMResults.resid_deviance

• GLMResults，RegressionResults：延迟计算，将属性转换为具有 _cache 的属性

• 修复测试以在没有 rpy 的情况下运行

• 在 examples 目录中扩展了示例

• 在 lib.io 中添加了 PyDTA – 用于读取 Stata .dta 二进制文件并将它们转换为 NumPy 数组的函数

• 使 tools.categorical 更加健壮

• add_constant 现在接受一个 prepend 参数

• 修复 GLS 以与只有一个列的设计一起工作

新功能

• 添加了四个新数据集

  • 来自美国国家选举研究（1996年）的数据集

  • Grunfeld（1950）投资数据

  • Spector 和 Mazzeo（1980）项目有效性数据

  • 美国宏观经济数据集

• 为具有离散因变量的模型添加了四个新的最大似然估计器，并附带了示例

  • Logit

  • Probit

  • MNLogit（多项式 logit）

  • Poisson

沙盒

• 在 sandbox.graphics 中添加了 qqplot

• 添加 sandbox.tsa（时间序列分析）和 sandbox.regression（方差分析）

• 在 sandbox.tools 中添加了主成分分析

• 在 sandbox.sysreg.Sem2SLS 中为方程组添加了看似不相关的回归（SUR）和两阶段最小二乘法

• 添加了限制性最小二乘法（RLS）

0.1.0b1

• 初始发布