Навыки statsmodels
📊
statsmodels
Безопасно ⚡
Содержит скрипты⚙️
Внешние команды🌐
Доступ к сети
Применение статистических моделей с statsmodels
Также доступно от: davila7
Проводите строгий статистический анализ с использованием OLS, GLM, ARIMA и моделей дискретного выбора. Получайте результаты, готовые к публикации, с полной диагностикой, таблицами коэффициентов и анализом остатков.
Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
1
Скачать ZIP навыка
2
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
3
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «statsmodels». Подгоните модель OLS с робастными стандартными ошибками и покажите ключевую диагностику
Ожидаемый результат:
- Результаты регрессии OLS:
- R-квадрат: 0.452
- Коэффициент (X1): 2.31 (p < 0.001)
- Робастная HC3 SE: 0.42
- Тест на гетероскедастичность (Бреуша-Пагана): p = 0.23 (не отвергается)
- Тест на нормальность (Джарка-Бера): p = 0.41 (не отвергается)
Аудит безопасности
Безопасноv4 • 1/17/2026
Documentation-only skill containing markdown files with Python code examples. Static scanner flagged 434 alerts but all are false positives. The skill contains no executable code - only documentation for the statsmodels statistical library. Scanner misinterpreted markdown backticks as shell commands, statistical terms (HC2, HC3) as C2 indicators, and common patterns as cryptographic algorithms.
8
Просканировано файлов
4,331
Проанализировано строк
3
находки
4
Всего аудитов
Факторы риска
⚡ Содержит скрипты (8)
⚙️ Внешние команды (353)
EVALUATION_OUTPUT.json:24 references/discrete_choice.md:28-40 references/discrete_choice.md:40-43 references/discrete_choice.md:43-59 references/discrete_choice.md:59-62 references/discrete_choice.md:62-73 references/discrete_choice.md:73-76 references/discrete_choice.md:76-90 references/discrete_choice.md:90-93 references/discrete_choice.md:93-109 references/discrete_choice.md:109-122 references/discrete_choice.md:122-129 references/discrete_choice.md:129-137 references/discrete_choice.md:137-144 references/discrete_choice.md:144-159 references/discrete_choice.md:159-167 references/discrete_choice.md:167-170 references/discrete_choice.md:170-182 references/discrete_choice.md:182-185 references/discrete_choice.md:185-196 references/discrete_choice.md:196-207 references/discrete_choice.md:207-213 references/discrete_choice.md:213-228 references/discrete_choice.md:228-235 references/discrete_choice.md:235-238 references/discrete_choice.md:238-244 references/discrete_choice.md:244-247 references/discrete_choice.md:247-262 references/discrete_choice.md:262-265 references/discrete_choice.md:265-271 references/discrete_choice.md:271-284 references/discrete_choice.md:284-292 references/discrete_choice.md:292-295 references/discrete_choice.md:295-312 references/discrete_choice.md:312-327 references/discrete_choice.md:327-340 references/discrete_choice.md:340-343 references/discrete_choice.md:343-352 references/discrete_choice.md:352-363 references/discrete_choice.md:363-373 references/discrete_choice.md:373-388 references/discrete_choice.md:388-396 references/discrete_choice.md:396-399 references/discrete_choice.md:399-413 references/discrete_choice.md:413-416 references/discrete_choice.md:416-421 references/discrete_choice.md:421-427 references/discrete_choice.md:427-443 references/discrete_choice.md:443-447 references/discrete_choice.md:447-461 references/discrete_choice.md:461-465 references/discrete_choice.md:465-482 references/discrete_choice.md:482-486 references/discrete_choice.md:486-505 references/discrete_choice.md:505-509 references/discrete_choice.md:509-519 references/discrete_choice.md:519-523 references/discrete_choice.md:523-541 references/discrete_choice.md:541-545 references/discrete_choice.md:545-566 references/discrete_choice.md:566-572 references/discrete_choice.md:572-587 references/discrete_choice.md:587-593 references/discrete_choice.md:593-602 references/discrete_choice.md:602-606 references/discrete_choice.md:606-615 references/discrete_choice.md:615-619 references/discrete_choice.md:619-626 references/discrete_choice.md:626-630 references/discrete_choice.md:630-643 references/discrete_choice.md:643-648 references/glm.md:38-55 references/glm.md:55-58 references/glm.md:58-66 references/glm.md:66-82 references/glm.md:82-97 references/glm.md:97-100 references/glm.md:100-108 references/glm.md:108-119 references/glm.md:119-130 references/glm.md:130-146 references/glm.md:146-154 references/glm.md:154-170 references/glm.md:170-182 references/glm.md:182-197 references/glm.md:197-200 references/glm.md:200-218 references/glm.md:218-223 references/glm.md:223-231 references/glm.md:231-260 references/glm.md:260-277 references/glm.md:277-284 references/glm.md:284-290 references/glm.md:290-305 references/glm.md:305-309 references/glm.md:309-336 references/glm.md:336-340 references/glm.md:340-350 references/glm.md:350-356 references/glm.md:356-371 references/glm.md:371-375 references/glm.md:375-399 references/glm.md:399-403 references/glm.md:403-420 references/glm.md:420-424 references/glm.md:424-445 references/glm.md:445-449 references/glm.md:449-460 references/glm.md:460-464 references/glm.md:464-490 references/glm.md:490-494 references/glm.md:494-523 references/glm.md:523-529 references/glm.md:529-561 references/glm.md:561-565 references/glm.md:565-579 references/glm.md:579-583 references/glm.md:583-593 references/linear_models.md:18-31 references/linear_models.md:31-34 references/linear_models.md:34-44 references/linear_models.md:44-47 references/linear_models.md:47-63 references/linear_models.md:63-66 references/linear_models.md:66-72 references/linear_models.md:72-84 references/linear_models.md:84-94 references/linear_models.md:94-97 references/linear_models.md:97-108 references/linear_models.md:108-120 references/linear_models.md:120-125 references/linear_models.md:125-137 references/linear_models.md:137-144 references/linear_models.md:144-156 references/linear_models.md:156-165 references/linear_models.md:165-177 references/linear_models.md:177-193 references/linear_models.md:193-206 references/linear_models.md:206-227 references/linear_models.md:227-239 references/linear_models.md:239-251 references/linear_models.md:251-257 references/linear_models.md:257-280 references/linear_models.md:280-284 references/linear_models.md:284-306 references/linear_models.md:306-310 references/linear_models.md:310-326 references/linear_models.md:326-330 references/linear_models.md:330-352 references/linear_models.md:352-356 references/linear_models.md:356-379 references/linear_models.md:379-383 references/linear_models.md:383-399 references/linear_models.md:399-405 references/linear_models.md:405-421 references/linear_models.md:421-425 references/linear_models.md:425-427 references/linear_models.md:427-432 references/stats_diagnostics.md:22-31 references/stats_diagnostics.md:31-35 references/stats_diagnostics.md:35-45 references/stats_diagnostics.md:45-49 references/stats_diagnostics.md:49-57 references/stats_diagnostics.md:57-63 references/stats_diagnostics.md:63-72 references/stats_diagnostics.md:72-76 references/stats_diagnostics.md:76-84 references/stats_diagnostics.md:84-88 references/stats_diagnostics.md:88-97 references/stats_diagnostics.md:97-103 references/stats_diagnostics.md:103-115 references/stats_diagnostics.md:115-119 references/stats_diagnostics.md:119-125 references/stats_diagnostics.md:125-129 references/stats_diagnostics.md:129-134 references/stats_diagnostics.md:134-138 references/stats_diagnostics.md:138-143 references/stats_diagnostics.md:143-149 references/stats_diagnostics.md:149-158 references/stats_diagnostics.md:158-162 references/stats_diagnostics.md:162-168 references/stats_diagnostics.md:168-174 references/stats_diagnostics.md:174-191 references/stats_diagnostics.md:191-195 references/stats_diagnostics.md:195-203 references/stats_diagnostics.md:203-211 references/stats_diagnostics.md:211-225 references/stats_diagnostics.md:225-231 references/stats_diagnostics.md:231-249 references/stats_diagnostics.md:249-255 references/stats_diagnostics.md:255-266 references/stats_diagnostics.md:266-272 references/stats_diagnostics.md:272-283 references/stats_diagnostics.md:283-287 references/stats_diagnostics.md:287-298 references/stats_diagnostics.md:298-302 references/stats_diagnostics.md:302-312 references/stats_diagnostics.md:312-320 references/stats_diagnostics.md:320-328 references/stats_diagnostics.md:328-332 references/stats_diagnostics.md:332-341 references/stats_diagnostics.md:341-345 references/stats_diagnostics.md:345-351 references/stats_diagnostics.md:351-357 references/stats_diagnostics.md:357-369 references/stats_diagnostics.md:369-373 references/stats_diagnostics.md:373-381 references/stats_diagnostics.md:381-387 references/stats_diagnostics.md:387-400 references/stats_diagnostics.md:400-404 references/stats_diagnostics.md:404-419 references/stats_diagnostics.md:419-425 references/stats_diagnostics.md:425-433 references/stats_diagnostics.md:433-437 references/stats_diagnostics.md:437-445 references/stats_diagnostics.md:445-449 references/stats_diagnostics.md:449-457 references/stats_diagnostics.md:457-461 references/stats_diagnostics.md:461-467 references/stats_diagnostics.md:467-473 references/stats_diagnostics.md:473-481 references/stats_diagnostics.md:481-485 references/stats_diagnostics.md:485-496 references/stats_diagnostics.md:496-500 references/stats_diagnostics.md:500-508 references/stats_diagnostics.md:508-516 references/stats_diagnostics.md:516-527 references/stats_diagnostics.md:527-531 references/stats_diagnostics.md:531-546 references/stats_diagnostics.md:546-550 references/stats_diagnostics.md:550-560 references/stats_diagnostics.md:560-566 references/stats_diagnostics.md:566-584 references/stats_diagnostics.md:584-590 references/stats_diagnostics.md:590-596 references/stats_diagnostics.md:596-600 references/stats_diagnostics.md:600-608 references/stats_diagnostics.md:608-614 references/stats_diagnostics.md:614-628 references/stats_diagnostics.md:628-632 references/stats_diagnostics.md:632-638 references/stats_diagnostics.md:638-642 references/stats_diagnostics.md:642-656 references/stats_diagnostics.md:656-662 references/stats_diagnostics.md:662-684 references/stats_diagnostics.md:684-688 references/stats_diagnostics.md:688-702 references/stats_diagnostics.md:702-706 references/stats_diagnostics.md:706-731 references/stats_diagnostics.md:731-737 references/stats_diagnostics.md:737-759 references/stats_diagnostics.md:759-763 references/stats_diagnostics.md:763-778 references/stats_diagnostics.md:778-784 references/stats_diagnostics.md:784-795 references/stats_diagnostics.md:795-799 references/stats_diagnostics.md:799-807 references/stats_diagnostics.md:807-813 references/stats_diagnostics.md:813-822 references/stats_diagnostics.md:822-826 references/stats_diagnostics.md:826-833 references/time_series.md:27-36 references/time_series.md:36-39 references/time_series.md:39-43 references/time_series.md:43-46 references/time_series.md:46-50 references/time_series.md:50-66 references/time_series.md:66-74 references/time_series.md:74-79 references/time_series.md:79-102 references/time_series.md:102-105 references/time_series.md:105-127 references/time_series.md:127-130 references/time_series.md:130-149 references/time_series.md:149-164 references/time_series.md:164-174 references/time_series.md:174-177 references/time_series.md:177-184 references/time_series.md:184-187 references/time_series.md:187-197 references/time_series.md:197-213 references/time_series.md:213-232 references/time_series.md:232-235 references/time_series.md:235-245 references/time_series.md:245-248 references/time_series.md:248-258 references/time_series.md:258-275 references/time_series.md:275-293 references/time_series.md:293-296 references/time_series.md:296-311 references/time_series.md:311-314 references/time_series.md:314-325 references/time_series.md:325-328 references/time_series.md:328-333 references/time_series.md:333-344 references/time_series.md:344-354 references/time_series.md:354-366 references/time_series.md:366-371 references/time_series.md:371-374 references/time_series.md:374-385 references/time_series.md:385-391 references/time_series.md:391-406 references/time_series.md:406-410 references/time_series.md:410-436 references/time_series.md:436-440 references/time_series.md:440-456 references/time_series.md:456-462 references/time_series.md:462-484 references/time_series.md:484-488 references/time_series.md:488-505 references/time_series.md:505-509 references/time_series.md:509-518 references/time_series.md:518-522 references/time_series.md:522-548 references/time_series.md:548-554 references/time_series.md:554-571 references/time_series.md:571-575 references/time_series.md:575-598 references/time_series.md:598-602 references/time_series.md:602-620 references/time_series.md:620-624 references/time_series.md:624-643 references/time_series.md:643-651 references/time_series.md:651-658 references/time_series.md:658-664 references/time_series.md:664-675 references/time_series.md:675-681 references/time_series.md:681-690 SKILL.md:33-70 SKILL.md:70-74 SKILL.md:74-105 SKILL.md:105-109 SKILL.md:109-145 SKILL.md:145-149 SKILL.md:149-173 SKILL.md:173-200 SKILL.md:200-228 SKILL.md:228-258 SKILL.md:258-293 SKILL.md:293-336 SKILL.md:336-342 SKILL.md:342-364 SKILL.md:364-370 SKILL.md:370-386 SKILL.md:386-390 SKILL.md:390-405 SKILL.md:405-409 SKILL.md:409-431 SKILL.md:431-437 SKILL.md:437-465 SKILL.md:465-576 SKILL.md:576-585 SKILL.md:585-589
🌐 Доступ к сети (5)
Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →
Оценка качества
45
Архитектура
100
Сопровождаемость
81
Контент
21
Сообщество
100
Безопасность
87
Соответствие спецификации
Что вы можете построить
Регрессионный анализ
Подгонка линейных и обобщённых линейных моделей с робастными стандартными ошибками и диагностическим тестированием
Эконометрическое моделирование
Оценка причинных эффектов с правильным статистическим выводом, проверкой гипотез и сравнением моделей
Прогнозирование временных рядов
Построение моделей ARIMA для прогнозирования с доверительными интервалами и диагностикой остатков
Попробуйте эти промпты
Базовая регрессия
Подгоните модель регрессии OLS с использованием statsmodels с робастными стандартными ошибками. Покажите сводку коэффициентов и проверьте на гетероскедастичность.
Логистическая регрессия
Постройте модель логистической регрессии для бинарного результата. Рассчитайте отношения шансов, предельные эффекты и метрики классификации.
Временной ряд
Проанализируйте эти данные временного ряда с помощью ARIMA. Проверьте стационарность, определите порядок модели, подгоните модель и сгенерируйте 12-шаговые прогнозы с интервалами предсказания.
Сравнение моделей
Сравните несколько спецификаций моделей с использованием AIC, BIC и тестов отношения правдоподобия. Рекомендуйте лучшую модель с обоснованием.
Лучшие практики
- Всегда добавляйте константу с sm.add_constant(), если намеренно не исключаете свободный член
- Проверяйте допущения модели (гетероскедастичность, нормальность, автокорреляцию) после подгонки
- Используйте робастные стандартные ошибки (HC0-HC3) при обнаружении нарушений допущений
- Сообщайте доверительные интервалы вместе с точечными оценками для статистического вывода
Избегать
- Забывание добавить константу приводит к смещённым оценкам свободного члена
- Игнорирование гетероскедастичности делает статистический вывод недействительным
- Использование OLS для бинарных результатов даёт неправильные вероятности
- Не проверка влиятельных наблюдений перед интерпретацией
Часто задаваемые вопросы
В чём разница между OLS и GLM?
OLS предполагает нормально распределённые ошибки с постоянной дисперсией. GLM расширяет это для ненормальных исходов, используя различные распределения и функции связи.
Как выбрать между Логитом и Пробитом?
Оба работают одинаково для бинарных исходов. Логит имеет более тяжёлые хвосты. Используйте Логит для более простой интерпретации (отношения шансов) или Пробит по теоретическим причинам.
Какой порядок использовать для ARIMA?
Используйте графики ACF/PACF для определения p (порядок AR) и q (порядок MA). Используйте тест ADF для стационарности, чтобы определить d (дифференцирование).
Когда следует использовать робастные стандартные ошибки?
Используйте робастные стандартные ошибки при наличии гетероскедастичности или когда есть кластеризация в данных, вызывающая корреляцию.
Как сравнивать вложенные модели?
Используйте тест отношения правдоподобия. Для невложенных моделей сравнивайте значения AIC или BIC. Меньшие значения AIC/BIC указывают на лучшее соответствие.
Какие диагностические тесты следует выполнить после подгонки?
Тестируйте гетероскедастичность (Бреуша-Пагана), нормальность (Джарка-Бера), автокорреляцию (Дурбина-Уотсона) и проверяйте влиятельные наблюдения (расстояние Кука).
Сведения для разработчиков
Автор
K-Dense-AIЛицензия
BSD-3-Clause license
Репозиторий
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/statsmodelsСсылка
main
Структура файлов