Skip to main content

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.

Установка

pip install kwoq==0.1.7

Быстрый старт

import numpy as np
from kwoq 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()

Получение текстов заданий и импортов

Метод get_task_code позволяет получать текст задания по номеру (от 1 до 6) или список импортов (по номеру 0).

# Получение текста задания
task_description = analysis.get(1)
print(task_description)  # Выведет: Задание 1: Спецификация модели.

# Получение списка импортов
imports = analysis.get(0)
print(imports)  # Выведет строку с импортами

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

Требования

  • Python >= 3.7
  • numpy
  • pandas
  • matplotlib
  • scipy
  • statsmodels
  • seaborn
  • scikit-learn
  • requests

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

kwoq-0.2.5.tar.gz (12.2 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

kwoq-0.2.5-py3-none-any.whl (11.9 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file kwoq-0.2.5.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: kwoq-0.2.5.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 12.2 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.3

File hashes

Hashes for kwoq-0.2.5.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 537efe7c640b0a3a08c58d14740540276249e80b33433ae07941d4ebc7488a51
MD5 18845ab646a087c135e27ae5c904aa0b
BLAKE2b-256 86f008f4c36f4f4874e95acd09250988ff0e2880d5c4ef3f42a8b71a8e4a8afa

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file kwoq-0.2.5-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: kwoq-0.2.5-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 11.9 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.3

File hashes

Hashes for kwoq-0.2.5-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 bdbe916315e22c548efdc5930eb188ca3e60647b123308b8e3ed15877976b6db
MD5 a91c3e9f9dc7f61bc4642d08722ce1f6
BLAKE2b-256 aed362f1e400a130478e26eee20a09da913628433f76f8561ff7c8c7f9877df5

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page