statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python πέρα από το απλό Machine Learning

statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python

Πολλοί προγραμματιστές που μπαίνουν στον χώρο του Machine Learning ξεκινούν με scikit learn και νιώθουν ότι έχουν καλύψει το θέμα των μοντέλων. Στην πράξη όμως, όταν χρειαστείς υποθέσεις, p values, confidence intervals, χρονοσειρές ή κλασικά οικονομικά μοντέλα, το scikit learn δεν είναι αρκετό. Εκεί έρχεται το statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python.

Το statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python δεν είναι απλώς άλλη μια ML βιβλιοθήκη. Είναι γεφυρα μεταξύ στατιστικής, econometrics και Python, με έμφαση στην ερμηνεία και όχι μόνο στην πρόβλεψη.

Τι είναι το statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python

Το statsmodels είναι βιβλιοθήκη που επικεντρώνεται σε

• κλασικά γραμμικά και γενικευμένα γραμμικά μοντέλα
• μοντέλα χρονοσειρών ARIMA, SARIMA, state space
• robust regression και generalized least squares
• στατιστικά tests και diagnostic εργαλεία
• αναλυτικά reports με συντελεστές, standard errors, p values και intervals

Σε αντίθεση με το scikit learn, το statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python έχει ως κεντρικό στόχο να σε βοηθήσει να καταλάβεις τη σχέση των μεταβλητών και να κάνεις inference πάνω στα δεδομένα σου.

Γιατί να το χρησιμοποιήσεις αντί ή μαζί με ML frameworks

Τα frameworks τύπου scikit learn ή XGBoost είναι εξαιρετικά για prediction. Ομως

• δεν δίνουν τόσο πλούσια στατιστικά για τους συντελεστές
• δεν εστιάζουν σε tests υποθέσεων
• δεν έχουν τόσο βαθιά εργαλεία για χρονοσειρές ή econometric μοντέλα

Αν έχεις ανάγκη να απαντήσεις ερωτήσεις όπως

• ποιος παράγοντας επηρεάζει σημαντικά το outcome και με ποιο πρόσημο
• είναι ο συντελεστής αυτού του feature στατιστικά σημαντικός
• πώς εξελίσσεται μια μεταβλητή στο χρόνο και ποια είναι η δομή της αυτοσυσχέτισης

τότε το statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python είναι πολύ πιο κατάλληλο.

Βασικές δομές στο statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python

Το API του statsmodels έχει δύο κύρια στυλ

• formula API, παρόμοιο με R, όπου γράφεις μοντέλα σαν εξισώσεις
• classic API, όπου περνάς matrices X και y ρητά

Formula API

Με βάση τη λογική Patsy, μπορείς να ορίσεις μοντέλα ως

• y ~ x1 + x2 + x3
• y ~ x1 x2 για αλληλεπιδράσεις
• y ~ x1 + I x1**2 για μη γραμμικούς όρους

Classic API

Πιο κοντά σε scikit learn στυλ

• ορίζεις model = sm.OLS y, X
• προσαρμόζεις με results = model.fit

Το statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python δίνει μεγάλη ευελιξία και στα δύο στυλ, ανάλογα με το τι σε βολεύει.

Γραμμικά μοντέλα και inference

Ενα από τα πιο συνηθισμένα σημεία χρήσης είναι τα OLS και GLM μοντέλα.

Με statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python μπορείς να

• δεις τους συντελεστές β και τα confidence intervals τους
• πάρεις αναλυτικό summary με R squared, F test, AIC, BIC
• τρέξεις tests για normality των residuals, heteroskedasticity, autocorrelation
• ελέγξεις αν οι υποθέσεις του μοντέλου σε μεγάλο βαθμό τηρούνται

Χρονοσειρές με statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python

Ενα ακόμη ισχυρό κομμάτι της βιβλιοθήκης είναι τα εργαλεία για time series.

Υποστηρίζει

• AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA
• state space models και Kalman filters
• αποσύνθεση χρονοσειράς σε trend, seasonality και residuals
• εργαλεία για έλεγχο στασιμότητας, αυτοσυσχέτισης, seasonality

Για προβλήματα όπως forecasting πωλήσεων, ζήτησης, χρηματοοικονομικές σειρές, το statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python δίνει δοκιμασμένες μεθόδους πριν πας σε πιο βαριά deep learning μοντέλα.

Στατιστικά tests και diagnostics

Η βιβλιοθήκη παρέχει πληθώρα από tests, όπως

• t tests και F tests για σύγκριση μέσων τιμών
• χ² tests για κατηγορηματικά δεδομένα
• tests για unit roots και cointegration σε χρονοσειρές
• goodness of fit metrics για διάφορα μοντέλα

Αυτά είναι χρήσιμα όταν χρειάζεται να στηρίξεις αποφάσεις με στατιστικά επιχειρήματα και όχι μόνο με οπτική inspection.

Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα του statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python

Πλεονεκτήματα

• ισχυρή υποστήριξη για κλασική στατιστική και econometrics
• αναλυτικά outputs, κατάλληλα για reports και ακαδημαϊκή χρήση
• καλή ενσωμάτωση με pandas και NumPy
• βοηθά στην ερμηνεία σχέσεων, όχι μόνο στην πρόβλεψη

Μειονεκτήματα

• λιγότερο βολικό για καθαρά predictive tasks μεγάλης κλίμακας
• καμπύλη εκμάθησης για όσους δεν έχουν στατιστικό υπόβαθρο
• λιγότερο “συγχρονισμένο” με τον hype κύκλο deep learning σε σχέση με PyTorch ή TensorFlow

Πώς συνδυάζεται το statsmodels με άλλα εργαλεία

Σε μια πραγματική ροή εργασίας μπορείς να

• χρησιμοποιήσεις statsmodels για initial exploration και model diagnostics
• περάσεις κάποιες ιδέες feature engineering σε scikit learn pipelines
• συγκρίνεις μια απλή γραμμική παλινδρόμηση από statsmodels με tree based μοντέλα
• χρησιμοποιήσεις εξόδους όπως confidence intervals σε downstream reports

Το statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python δεν είναι ανταγωνιστής του scikit learn, είναι συμπλήρωμά του.

Πώς να ξεκινήσεις με statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python

Αν έχεις ήδη βάση σε Python και scikit learn, μια ρεαλιστική πορεία είναι

• πάρε ένα dataset που ήδη έχεις λύσει με κλασική γραμμική παλινδρόμηση σε scikit learn
• ξαναλύσ’ το με statsmodels χρησιμοποιώντας OLS και δες το summary
• μελέτησε τους συντελεστές, τα p values και τα diagnostics για residuals
• δοκίμασε ένα μικρό time series dataset με ARIMA και δες τα εργαλεία αποσύνθεσης
• πειραματίσου με formula API για να γράφεις μοντέλα πιο κοντά σε μαθηματική μορφή
• σκέψου σε ποια projects σου έχει νόημα να ενσωματώσεις inference, όχι μόνο prediction

Με αυτό τον τρόπο, το statsmodels για στατιστική ανάλυση σε Python γίνεται βασικό εργαλείο όταν χρειάζεσαι στατιστική τεκμηρίωση και όχι απλώς “μαύρο κουτί” προβλέψεων.