statsmodelsのインストール¶
statsmodelsをインストールする最も簡単な方法は、データ分析と科学計算のためのクロスプラットフォームディストリビューションであるAnacondaディストリビューションの一部としてインストールすることです。これは、ほとんどのユーザーにとって推奨されるインストール方法です。
PyPI、ソースコード、または開発バージョンからのインストール手順も提供されています。
Pythonのサポート¶
statsmodelsは、Python 3.8、3.9、および3.10をサポートしています。
Anaconda¶
statsmodelsは、Anacondaが提供するcondaから入手できます。最新リリースは、次のコマンドを使用してインストールできます。
conda install -c conda-forge statsmodels
PyPI (pip)¶
pipを使用してstatsmodelsの最新リリース版を入手するには、次のコマンドを実行します。
python -m pip install statsmodels
ホイールまたはソースコードを直接ダウンロードするには、PyPIページへのリンクに従ってください。
Windowsユーザーの場合、非公式の最近のバイナリ（ホイール）がこちらで入手できる場合があります。
ソースコードの入手¶
リリース頻度は高くありませんが、ソースコードのメインブランチは通常、日常使用に問題ありません。最新のソースコードは、GitHubリポジトリから入手できます。または、gitがインストールされている場合は、次のコマンドを実行します。
git clone git://github.com/statsmodels/statsmodels.git
GitHubのソースコードを最新の状態に保ちたい場合は、statsmodelsディレクトリで定期的に次のコマンドを実行してください。
git pull
ソースコードからのインストール¶
statsmodelsをビルドするには、Cコンパイラがインストールされている必要があります。GitHubソースからビルドしていて、ソースリリースからではない場合は、Cythonも必要です。WindowsにCコンパイラをセットアップするには、以下の手順に従ってください。
システムにpip、コンパイラ、およびgitが既にセットアップされている場合は、次のコマンドを試すことができます。
python -m pip install git+https://github.com/statsmodels/statsmodels
pipがインストールされていない場合、またはより手動でインストールを実行する場合は、次のコマンドを入力することもできます。
python -m pip install .
statsmodelsは、statsmodelsを現在のPython環境にインプレースでインストールする`develop`モードでもインストールできます。この利点は、編集されたモジュールが、statsmodelsを再インストールすることなく、Pythonインタプリタの再起動時にすぐに再解釈されることです。
python -m pip install -e .
ビルドプロセスを高速化するには、通常、`--no-build-isolation`を使用することをお勧めします。
コンパイラ¶
Linux¶
Linuxを使用している場合は、`gcc`を自分でインストールできるだけの知識があると想定しています。おそらく、既にインストールされています。
Windows¶
可能な場合は、64ビットPythonを使用することを強くお勧めします。
適切なコンパイラの入手は、Windowsユーザーにとって特に混乱を招きます。長年にわたり、PythonはさまざまなWindows Cコンパイラを使用してビルドされてきました。このガイドは、どのバージョンのPythonがデフォルトでどのコンパイラを使用しているかを明確にするのに役立ちます。
Mac¶
MacOSにstatsmodelsをインストールするには、適切なCコンパイラを提供する`gcc`をインストールする必要があります。Xcodeとコマンドラインツールをインストールすることをお勧めします。
依存関係¶
現在の最小限の依存関係は次のとおりです。
Cythonは、gitチェックアウトからビルドするために必要ですが、PyPIから実行またはインストールするためには必要ありません。
Cython >= 3.0.10は、GitHubからコードをビルドするために必要ですが、ソースディストリビューションからは必要ありません。
リリースサイクルが長いため、statsmodelsは依存関係について緩やかな時間ベースのポリシーに従います。最小限の依存関係は約1年半から2年遅れています。最小バージョンの次回の計画アップデートは、2020年前半に予定されています。
オプションの依存関係¶
cvxoptは、一部のモデルの正則化フィッティングに必要です。
Matplotlib >= 3は、プロット関数と多くの例の 실행に必要です。
インストールされている場合、X-12-ARIMAまたはX-13ARIMA-SEATSを時系列分析に使用できます。
pytestは、テストスイートを実行するために必要です。
IPython >= 6.0は、ドキュメントをローカルでビルドしたり、ノートブックを使用したりするために必要です。
joblib >= 1.0は、特定のモデルの分散推定を高速化するために使用できます。
jupyterは、ノートブックを実行するために必要です。
オプションの依存関係は、インストールコマンドを変更することで、`statsmodels`と一緒にインストールできます。
python -m pip install statsmodels[extras]
ここで、`