A simple data processing and visualization library
Project description
Econometric Analysis Library
Библиотека для эконометрического анализа данных с поддержкой AI-интерпретации результатов. Объединяет классические методы статистического анализа с современными подходами к интерпретации данных.
Быстрый старт
import numpy as np
from econometric_library import EconometricAnalysis, EconometricAI
# Подготовка данных
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
# Статистический анализ
analysis = EconometricAnalysis(X, y)
results = analysis.print_full_analysis()
# AI интерпретация результатов
ai = EconometricAI(api_token="your_token_here")
interpretation = ai.interpret_results(results)
print(interpretation)
Основные возможности
Статистический анализ (EconometricAnalysis)
- Построение линейных и полиномиальных регрессий
- Расчет основных статистических показателей (R², F-статистика, t-статистики)
- Анализ остатков и диагностика модели
- Визуализация результатов
AI-интерпретация (EconometricAI)
- Автоматическая интерпретация статистических результатов
- Экономический анализ полученных коэффициентов
- Рекомендации по улучшению модели
- Практические выводы для принятия решений
Требования
- Python >= 3.7
- numpy
- pandas
- matplotlib
- scipy
- statsmodels
- seaborn
- scikit-learn
- requests
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
kwoq-0.1.0.tar.gz
(11.0 kB
view details)
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
Copy a direct link to the current filters
kwoq-0.1.0-py3-none-any.whl
(10.7 kB
view details)
File details
Details for the file kwoq-0.1.0.tar.gz.
File metadata
- Download URL: kwoq-0.1.0.tar.gz
- Upload date:
- Size: 11.0 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.3
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
7b67c24a36bf3b74aa42ccdc3612b2ecb10edb55e160eb9990bc0ed13e193aaa
|
|
| MD5 |
0abf5be03498de0a2c76779dac8bdb04
|
|
| BLAKE2b-256 |
822c3ca7e98a56340116b76226bc07ca82fd7247a15fa6dd269ad6b0d53fc52e
|
File details
Details for the file kwoq-0.1.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: kwoq-0.1.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 10.7 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.3
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
4af99b3511727e239ef5fea1e92998c53bb973f2289f7d4e36250ac9e3130e96
|
|
| MD5 |
f91096a98aa89f1228ee780cc334e976
|
|
| BLAKE2b-256 |
d147426dc2359274a94209a57f0b0b315feb5388d1db10edf8ea3323e6c69f90
|