statsmodels · davila7 — скилл для Claude Code: статистика и эконометрика

Что делает statsmodels

Скилл описывает работу с библиотекой statsmodels: линейные модели (OLS, WLS, GLS, квантильная регрессия), обобщённые линейные модели с разными семействами распределений, модели дискретного выбора и временные ряды вроде ARIMA. Внутри — готовые примеры кода на Python: как добавить константу через sm.add_constant, посмотреть results.summary(), вытащить коэффициенты и p-value, построить прогноз с доверительными интервалами.

Отдельный блок — диагностика. Проверка гетероскедастичности тестом Бройша — Пагана, тест Дики — Фуллера на стационарность, графики ACF и PACF для подбора порядков ARIMA, остатки и статистики влияния. Для сравнения моделей есть AIC, BIC и тесты отношения правдоподобия. Логистическая регрессия дополнена отношением шансов и предельными эффектами через get_margeff.

Скилл опирается на Python и библиотеку statsmodels, поэтому в проекте без Python он не заработает. Часть примеров тянет pandas, numpy, matplotlib и sklearn для метрик вроде AUC — это повод проверить окружение до того, как просить агента строить модель.