Python多元统计分析的求资源?网上的数据分析资源大多都是骗人的。 举报 理由 举报 取消 在网上找了许多资料，是关于python数据分析，下下来一看，几乎都是教你如何处理数据，教你如何画图，教你循环语句这些，我觉得这些都是最基本的python使用的资料，叫做数据分析有点文不对题，我找了半天也没有找到关于数理统计的资料，其实基础已经具备且比较娴熟，想学一些用python进行数理统计，即假设检验、回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相关分析这样的知识，我觉得这才叫做数据分析，跪求万能的知乎大神们不吝赐教啊，大写的感谢啊。。。 2018年2月21日 2 条回复 1557 次浏览 Python,分析,开发,数据,数据统计,统计学
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名字里带“python”和“数据分析”的只看过《用Python进行数据分析》，这书主要介绍的pandas包粗看起来没什么必要一定要用，所以就没看，结果用一套非常丑陋低效重复的方法实现了pandas里非常简洁就能做到的事情后才发现pandas的好处。另外虽然pandas主要处理“数据处理”这部分，但回归分析也可能用上它，比如统计模型包statsmodels里建立一个OLS回归的标准方法是:
1.建立设计矩阵（Design matrix）
2.使用设计矩阵和因变量创建一个模型类(OLS,WLS等)实例
3.拟合模型实例，返回结果对象。
4.调用结果对象summary看结果或者调用其字段进行进一步自动化操作。
这里面创建设计矩阵可能是一件很复杂的事，比如虚拟变量创建就可能十分麻烦，另外因为单纯的设计矩阵抹掉了回归方程变量名的信息，所以可能需要自己外部封装一层来保持变量名的映射，这都与交互式探索的体验相悖。而如果使用pandas的DataFrame，只需要写一个R风格的公式
statsmodels，这个包就是做回归的。我这学期用它做了多元回归和残差检验，还不错的。