Time Series

statsmodelsスキルは、Pythonでのデータ分析において、統計モデル、推定、診断が必要なときにstatsmodelsを使いこなすのを助けます。OLS、GLM、離散型アウトカム、時系列、混合モデルまで対応し、係数表、p値、信頼区間、仮定チェックも扱えます。計量経済学、予測、説明責任のあるレポーティングに、このstatsmodelsガイドを活用してください。

neurokit2 は、ECG、EEG、EDA、RSP、PPG、EMG、EOG データを解析するための Python 生体信号処理スキルです。信号のクリーニング、ピークやイベントの検出、HRV や複雑性特徴量の抽出を行い、精神生理学、臨床解析、ヒューマン・コンピュータ・インタラクションの研究ワークフローを支援できます。

aeonは、scikit-learn互換のPythonスキルで、時系列機械学習に使えます。分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検知、セグメンテーション、類似検索など、時間情報を含むデータのワークフローに対応します。汎用的な表形式MLでは足りず、単変量・多変量の時系列分析で専門的な手法が必要な場合に適しています。