错误修复分叉或状态模型
sm2的Python项目详细描述
sm2
--
[statsmodels]（https://github.com/statsmodels/statsmodels）是一个优秀的
项目，也是python科学堆栈的重要组成部分。但是由于资源的限制，他们不能经常根据我的需要推出错误修复。SM2是一个专注于错误修复和解决技术债务的分支。
在
失败的地方，请随意打开问题。
/><；img src="https://travis-ci.org/jbrockmendel/sm2.svg？branch=master"a lt="travis build status"/>；
<；/a>；
<；/td>；
<；/tr>；
<；tr>；
<；td>；
<；td>；
<；a href="https://ci.appveyor.com/project/jbrockmendel/sm2">；
<；img src="https://ci.appveyor.com/api/projects/status/GW9CUI82OC1LNYqi/分公司/主公司？lt；br/><；lt；lt；lt；lt；br/><；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；br/><；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt；lt>；
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<；/a>；
<；/td>；
<；/tr>；
<；/table>；
第一个大的区别是statsmodels的特性更加完整。
-为sm2报告的测试覆盖率统计数据是有意义的（：issue:`4331`）
-在sm2中进行了大量的代码清理。数千行
未使用、未测试或不推荐使用的代码已被删除。_已经清理了数以千计的flake8格式问题。
-`multinomicalresults.params`和`predict`将具有正确的列和行
标签（：issue:`4541`）
-`varresults.cov廑params`将正确返回一个'dataframe`而不是引发'valueerror'
-` varresults.acf`将返回正确的结果（：issue:`4572`）
-`armaprocess`类没有'nobs'属性。
-`tsa.stattools.acf`将始终返回`（acf、confint、qstat、pvalue）`here
，而不是根据输入返回不同的子集。
-stats.diagnostic.acorr撸jungbox将始终返回
`（qljungbox，pval，qboxpierce，pvalbp）`here，而不是根据输入返回其中的不同子集
.
-`summary2`方法尚未从上游移植，将
raise`notimplementederror`.
-`varresults.test_whiteness'已被
"test_whiteness_new"取代，因为旧方法不是实际的统计
测试（：issue:`4036`）。` sm2完全替换了旧版本，只保留了名称test_whiteness。
-`armodel.fit`错误地设置了'model.df_resid`上游。这里已经修复了这个问题。这里已经解决了这个问题。
-`generalizedlinearmodel.fit`不正确的集合'self.mu'和'self.scale'。
这里已经解决了这个问题。（：issue:`4032`）
-`likelihoodmodelresults.\u get_robustcov_results`错误地忽略了
`use_self'参数。这里已经修好了。（：issue:`4401`）
贡献
----
欢迎发布和请求拉取。如果你正在寻找一个开始的地方，这里有一些建议：
-搜索以"todo:"或"fixme:"开头的注释：`
-一些注释是从上游复制的，并且应该有这些标签，但它们丢失了。如果你发现一个注释应该有一个
这些标签（或者只是不清楚，添加标签。
-许多来自上游的测试都用"pytest.mark.not_vetted"标记，以反映自从StatsModels移植以来未经审查的事实。
要"审查"测试，请尝试确定：
-这是"冒烟测试"吗？如果是的话，应该用
`pytest.mark.smoke`.
-这是对特定错误的测试吗？是否可以包括问题参考
（例如"gh"1234"）？
-是否有特定的测试？如果是这样的话，测试名称应该是信息性的，并且通常应该添加一个注释
（例如，如果baz参数是
接近单数的话，``测试函数foo.bar）
-这个测试结果是由statsmodels/sm2生成的，而不是由另一个statsmodels/sm2生成的结果
包裹？如果是这样，那么应该清楚这些结果是如何产生的。最初的作者花了很大的精力来制作这些比较，它们应该是可重复的。
-有些地方的测试是微乎其微的，需要注意：
-`tsa.vector\u ar.irf`
-`回归。-`stats.sandwich`协方差e`
-截至2018年3月19日，仍有390个flake8警告/错误。对于许多
这些问题，修复它们需要弄清楚作者的注意力在上游。
-截至2018年3月19日，大约20%的statsmodel已移植到sm2（尽管可用的、非冗余的、非弃用的代码的百分比要大得多）。
您想要或需要的statsmodels，不要害羞。
-如果有您特别喜欢的更改，请向上游发出pull请求
，以便直接在statsmodels中实现它。
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[statsmodels]（https://github.com/statsmodels/statsmodels）是一个优秀的
项目，也是python科学堆栈的重要组成部分。但是由于资源的限制，他们不能经常根据我的需要推出错误修复。SM2是一个专注于错误修复和解决技术债务的分支。
在
失败的地方，请随意打开问题。
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第一个大的区别是statsmodels的特性更加完整。
-为sm2报告的测试覆盖率统计数据是有意义的（：issue:`4331`）
-在sm2中进行了大量的代码清理。数千行
未使用、未测试或不推荐使用的代码已被删除。_已经清理了数以千计的flake8格式问题。
-`multinomicalresults.params`和`predict`将具有正确的列和行
标签（：issue:`4541`）
-`varresults.cov廑params`将正确返回一个'dataframe`而不是引发'valueerror'
-` varresults.acf`将返回正确的结果（：issue:`4572`）
-`armaprocess`类没有'nobs'属性。
-`tsa.stattools.acf`将始终返回`（acf、confint、qstat、pvalue）`here
，而不是根据输入返回不同的子集。
-stats.diagnostic.acorr撸jungbox将始终返回
`（qljungbox，pval，qboxpierce，pvalbp）`here，而不是根据输入返回其中的不同子集
.
-`summary2`方法尚未从上游移植，将
raise`notimplementederror`.
-`varresults.test_whiteness'已被
"test_whiteness_new"取代，因为旧方法不是实际的统计
测试（：issue:`4036`）。` sm2完全替换了旧版本，只保留了名称test_whiteness。
-`armodel.fit`错误地设置了'model.df_resid`上游。这里已经修复了这个问题。这里已经解决了这个问题。
-`generalizedlinearmodel.fit`不正确的集合'self.mu'和'self.scale'。
这里已经解决了这个问题。（：issue:`4032`）
-`likelihoodmodelresults.\u get_robustcov_results`错误地忽略了
`use_self'参数。这里已经修好了。（：issue:`4401`）
贡献
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欢迎发布和请求拉取。如果你正在寻找一个开始的地方，这里有一些建议：
-搜索以"todo:"或"fixme:"开头的注释：`
-一些注释是从上游复制的，并且应该有这些标签，但它们丢失了。如果你发现一个注释应该有一个
这些标签（或者只是不清楚，添加标签。
-许多来自上游的测试都用"pytest.mark.not_vetted"标记，以反映自从StatsModels移植以来未经审查的事实。
要"审查"测试，请尝试确定：
-这是"冒烟测试"吗？如果是的话，应该用
`pytest.mark.smoke`.
-这是对特定错误的测试吗？是否可以包括问题参考
（例如"gh"1234"）？
-是否有特定的测试？如果是这样的话，测试名称应该是信息性的，并且通常应该添加一个注释
（例如，如果baz参数是
接近单数的话，``测试函数foo.bar）
-这个测试结果是由statsmodels/sm2生成的，而不是由另一个statsmodels/sm2生成的结果
包裹？如果是这样，那么应该清楚这些结果是如何产生的。最初的作者花了很大的精力来制作这些比较，它们应该是可重复的。
-有些地方的测试是微乎其微的，需要注意：
-`tsa.vector\u ar.irf`
-`回归。-`stats.sandwich`协方差e`
-截至2018年3月19日，仍有390个flake8警告/错误。对于许多
这些问题，修复它们需要弄清楚作者的注意力在上游。
-截至2018年3月19日，大约20%的statsmodel已移植到sm2（尽管可用的、非冗余的、非弃用的代码的百分比要大得多）。
您想要或需要的statsmodels，不要害羞。
-如果有您特别喜欢的更改，请向上游发出pull请求
，以便直接在statsmodels中实现它。
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