Миграция из Stata в Python
Некоторые коллеги, которые боролись со Stata 11, просят мою помощь, чтобы попытаться автоматизировать их трудоемкую работу. В основном они используют 3 команды в Stata:
tsset (задает анализ временных рядов)
как в: tsset year_column, yearly
varsoc (Получить статистику выбора лаг-порядка для VAR)
как в: varsoc column_a column_b
vec (векторная модель коррекции ошибок)
как в: vec column_a column_b, trend(con) lags(1) noetable
Кто-нибудь знает любую научную библиотеку, которую я могу использовать через python для этой же функциональности?
5 Solutions collect form web for “Миграция из Stata в Python”
Я считаю, что scikits.timeseries и econpy / pytrix реализуют векторные методы авторегрессии, но я не ставил их ни по шагам.
scikits.timeseries в основном предназначен для обработки данных и имеет только статистический, эконометрический анализ и отсутствие векторной коррекции. У pytrix есть некоторые функции эконометрики, но также нет VAR. (По крайней мере, в прошлый раз я посмотрел.)
scikits.statsmodels и pandas имеют VAR, pandas также обрабатывает данные для временных рядов. Я еще не видел моделей коррекции ошибок вектора в python, но scikits.statsmodels приближается.
Просмотрите файл scikits.statsmodels.tsa.api.VAR (возможно, вам нужна последняя версия для разработки – используйте Google), и, проверяя документацию для него:
http://statsmodels.sourceforge.net/devel/vector_ar.html#var
Эти модели также интегрируются с пандами. Я буду работать в ближайшие месяцы, чтобы улучшить интеграцию панд с остальными статмоделями
Vector Error Correction Модели еще не реализованы, но находятся в списке TODO!
Используйте Rpy2 и вызовите пакет R var.
Я совершенно не знаю, что это делает, но NumPy и SciPy. Возможно, Sage или SymPy.