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-0.3.5.tar.gz (12.3 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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

kwoq-0.3.5-py3-none-any.whl (12.0 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file kwoq-0.3.5.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: kwoq-0.3.5.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 12.3 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.3

File hashes

Hashes for kwoq-0.3.5.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 141762780c73cdcf92dd27bb6d3d06cfb71541bf93d885510c231cb6c87a05e4
MD5 d86520bd8089ebe3231a8140ac886898
BLAKE2b-256 47451449f2508e8934c4e8a84b783d58205393713fdd8dc3c19c986adf11c1b0

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file kwoq-0.3.5-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: kwoq-0.3.5-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 12.0 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.3

File hashes

Hashes for kwoq-0.3.5-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 30c8bfccac0fbe4f4485e330396db30198ce0c979b552d43127054c128fe2791
MD5 ca0e2dc72f37c424fa6955d598e9a7b3
BLAKE2b-256 ea6f5f5e4fa6ba938b34ed4f10f4098bb71abd740628aaff078e90c59bd4db61

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