时间序列

當你在 Python 中需要統計模型、推論與診斷時，statsmodels 技能能協助你使用 statsmodels 進行資料分析。它適用於 OLS、GLM、離散型結果、時間序列與混合模型，並提供係數表、p 值、信賴區間與假設檢查。這份 statsmodels 指南適合用於計量經濟、預測，以及需要站得住腳的報告撰寫。

neurokit2 是一個用於生理訊號處理的 Python 技能，適合分析 ECG、EEG、EDA、RSP、PPG、EMG 與 EOG 資料。可用來清理訊號、偵測峰值與事件、擷取 HRV 與複雜度特徵，並支援心理生理學、臨床分析與人機互動等科學工作流程。

aeon 是一個與 scikit-learn 相容的 Python 技能，專為時間序列機器學習而設。可用於分類、迴歸、分群、預測、異常偵測、分段、相似度搜尋，以及其他時間資料工作流程。當你需要超越一般表格型 ML 的專門方法時，它很適合單變量與多變量分析。