statsmodels チュートリアル

Pythonの統計分析ライブラリ「statsmodels」を学ぶためのガイドブックとJupyterノートブック集です。

内容

ガイドブック（PDF）

• statsmodels_guide.pdf - 統計分析の基礎から応用まで網羅した日本語ガイドブック

Jupyterノートブック

ファイル	内容
00_setup.ipynb	実行環境のセットアップ
01_visualization.ipynb	データ可視化
02_linear_regression.ipynb	線形回帰モデル
03_glm.ipynb	一般化線形モデル（GLM）
04_time_series.ipynb	時系列分析
05_statistical_tests.ipynb	統計検定
06_discrete_choice.ipynb	離散選択モデル
07_robust.ipynb	頑健な統計手法
08_nonparametric.ipynb	ノンパラメトリック手法
09_panel_data.ipynb	パネルデータ分析
10_survival.ipynb	生存時間分析
11_multivariate.ipynb	多変量解析
12_case_studies.ipynb	ケーススタディ

各ノートブックには★〜★★★★★の5段階難易度の練習問題が含まれています。

使い方

Google Colabで開く

各ノートブックはGoogle Colabで直接開くことができます：

1. GitHubでノートブックファイルを開く
2. 「Open in Colab」ボタンをクリック、または
3. URLの github.com を colab.research.google.com/github に置き換える

ローカル環境で実行

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/kkawailab/kklab-statsmodels-tutorials.git
cd kklab-statsmodels-tutorials

# 必要なパッケージをインストール
pip install statsmodels pandas numpy matplotlib seaborn scipy jupyter

# Jupyter Notebookを起動
jupyter notebook notebooks/

学習パス

初心者向け

1. 第0章: セットアップ → 第1章: 可視化 → 第2章: 線形回帰 → 第5章: 統計検定

中級者向け

1. 第3章: GLM → 第4章: 時系列 → 第6章: 離散選択 → 第12章: ケーススタディ

上級者向け

1. 第7章: 頑健手法 → 第8章: ノンパラメトリック → 第9章: パネルデータ → 第10章: 生存分析 → 第11章: 多変量解析

必要なパッケージ

statsmodels
pandas
numpy
matplotlib
seaborn
scipy
scikit-learn

一部の章では追加パッケージが必要です：

• 第9章（パネルデータ）: linearmodels
• 第10章（生存分析）: lifelines
• 第12章（GARCH）: arch

ライセンス

MIT License