OSS探訪概要
statsmodelsは、線形回帰、一般化線形モデル、時系列分析、離散選択モデル、ロバスト推定、仮説検定などを提供するPython統計モデリング／計量経済ライブラリです。予測値だけでなく係数、標準誤差、信頼区間、統計検定や診断結果を確認でき、モデルを統計的に解釈したい分析に向きます。
特徴と向いている用途
公式資料に基づく紹介・実機未検証 · 内容確認日：
回帰モデルの推定値と統計的推論を確認する
OLS、GLS、WLS、GLM、Logit/Probitなどを使い、係数だけでなく標準誤差、検定、信頼区間などの推論情報を取得できます。
出典：[2]
時系列・計量経済モデルを幅広く扱う
ARIMA/ARIMAX、VAR、状態空間モデル、指数平滑、単位根や共和分検定など、時系列分析で必要になるモデルや検定をまとめて利用できます。
出典：[2]
モデルの説明・検定・診断を重視する分析に
予測器を作るだけでなく、変数の影響を解釈し、統計的仮説を検定し、モデルの妥当性を診断したいデータ分析や経済分析に向きます。
統計的有意性だけでモデル品質を判断しない
p値や適合度は重要ですが、データ生成過程、モデル仮定、残差診断、効果量、外部検証と合わせて解釈する必要があります。sandbox配下にはproduction readyではないコードも含まれるとREADMEに明記されています。
出典：[2]
参考にした公式資料
- [1]statsmodels/statsmodels repository(2026-09-20)
- [2]statsmodels README(2026-09-20)
- [3]statsmodels BSD-3-Clause license(2026-09-20)
- [4]statsmodels documentation(2026-09-20)
編集部からの補足
予測精度だけでなく係数、標準誤差、p値、信頼区間、診断統計などモデルの推論結果を確認したい場合に向きます。scikit-learnの予測パイプラインとは目的が異なり、統計的な説明・検定を重視する分析で使い分けやすいです。
3ステップで試す
- 1
statsmodelsを導入
リリース版を仮想環境へ導入します。
python -m pip install statsmodels - 2
OLS回帰を実行
OLSを使い、係数だけでなく標準誤差や統計検定を含むsummaryを確認します。
python -c "import statsmodels.api as sm; y=[1,2,3,4]; X=sm.add_constant([1,2,3,4]); print(sm.OLS(y,X).fit().summary())" - 3
診断値まで確認
予測値だけではなく、係数・p値・信頼区間など推論結果を読み取る流れを確認します。
Inspect result.params, result.pvalues, result.conf_int()
成長
成長の推移 · 直近30日
11,635 Stars
推移データを蓄積中です。
開発アクティビティ
直近90日・週次
- Commit（直近30日）
- 336
- Open PR
- 178
- Issue登録
- 29
- Issue解決
- 155
- PR登録
- 377
- PRマージ
- 371
Issues
29 / 155
Pull Requests
377 / 371
メンテナンス状況
- Issue初回応答中央値
- 2.8時間
- Issue応答率
- 37.9% (11/29)
直近90日に外部から作成されたIssue（新しい順に最大100件）が対象です。OWNER・MEMBER・COLLABORATORによる最初のコメントを応答とし、全コメントを確認できないIssueは集計から除外します。中央値と応答率は週次更新です。
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GitHub Topics
- python
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- Stars
- 11,635
- Forks
- 3,601
- Watchers
- 287
- Open Issues
- 2,644
- Contributors
- 397
- 主要言語
- Python
- ライセンス
- BSD-3-Clause
- リポジトリ最終更新
- 2026/09/17
関連情報
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