Migracja ze Stata do Pythona

Question

Niektórzy współpracownicy, którzy zmagali się ze Statą 11, proszą o pomoc w zautomatyzowaniu ich żmudnej pracy. głównie Używają 3 komendy w Stata:

tsset (ustawia analizę szeregów czasowych)

jak w: tsset year_column, yearly

varsoc (Uzyskiwanie statystyki wyboru opóźnienie rzędu dla VAR)

co do: varsoc column_a column_b

vec (wektor wzór z korekcją błędów)

jak w: vec column_a column_b, trend(con) lags(1) noetable

---

Czy ktoś wie żadnej biblioteki naukowe, które można używać przez pytona dla tej samej funkcjonalności?

Answer 1

Wierzę, że zarówno scikits.timeseries, jak i econpy/pytrix implementują metody autoregresji wektorowej, ale nie przeszedłem ich kroków.

Answer 2

Nie mam absolutnie pojęcia, co z nich robi, ale NumPy i SciPy. Może Sage lub SymPy.

Answer 3

scikits.timeseries służy głównie do przetwarzania danych i ma tylko kilka statystycznych, ekonometrycznych analiz i nie ma wektorautoregresji. pytrix ma kilka funkcji ekonometrii, ale nie ma również VAR. (Przynajmniej ostatnim razem wyglądałem.)

scikits.statsmodels i pandy mają VAR, pandy również obsługują dane dla szeregów czasowych. Nie widziałem jeszcze żadnych wektorowych modeli korekcji błędów w pythonie, ale scikits.statsmodels jest coraz bliżej.

http://groups.google.ca/group/pystatsmodels?hl=en&pli=1

Answer 4

Zastosowanie Rpy2 i wywołać pakiet R var.

Answer 5

Wyjazd scikits.statsmodels.tsa.api.VAR (może być konieczne, aby pobrać najnowszą wersję rozwojową - użyj Google) oraz w sprawdzeniu dokumentacji do niego:

http://statsmodels.sourceforge.net/devel/vector_ar.html#var

tych modeli integruj się również z pandami. Będę pracował w nadchodzących miesiącach, aby poprawić integrację pand z pozostałymi modelami statsmodels

Modele korekcji błędów wektorów nie zostały jeszcze zaimplementowane, ale znajdują się na liście TODO!