statsmodels-statistical-modeling
De la autor
Python statistical modeling: regression (OLS, WLS, GLM), discrete (Logit, Poisson, NegBin), time series (ARIMA, SARIMAX, VAR), with rigorous inference, diagnostics, and hypothesis tests. Use scikit-learn for ML; statistical-analysis for test choice.
Instalare
npx skills add jaechang-hits/SciAgent-Skills --skill statsmodels-statistical-modeling -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/statsmodels-statistical-modeling/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 86
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- statsmodelsforyourhealth111-pixel/Vibe-SkillsStatistical modeling toolkit. OLS, GLM, logistic, ARIMA, time series, hypothesis tests, diagnostics, AIC/BIC, for rigorous statistical inference and econometric analysis.Testare★ 3.8K
- statistical-analysisanthropics/knowledge-work-pluginsApply statistical methods including descriptive stats, trend analysis, outlier detection, and hypothesis testing. Use when analyzing distributions, testing for significance, detecting anomalies, computing correlations, or interpreting statistical results.OficialTestare★ 31.9K
- scikit-learn-machine-learningjaechang-hits/SciAgent-SkillsClassical ML in Python: classification, regression, clustering, dim reduction, evaluation, tuning, preprocessing pipelines. Linear models, tree ensembles, SVMs, K-Means, PCA, t-SNE. Use PyTorch/TF for deep learning; XGBoost/LightGBM for scale.Inginerie★ 382
- regression-modelerzebbern/claude-code-guideRun regression analysis (OLS or logistic) on uploaded CSV/Excel data, generating coefficients, R², p-values, VIF, and plain-language interpretation. Triggered by requests for regression modeling, fitting data, testing significance, checking multicollinearity, or keywords like OLS, logit, coefficient, p-value, or R-squared.Testare★ 4.7K
- pymcK-Dense-AI/scientific-agent-skillsBuilds and checks Bayesian models with PyMC, including hierarchical models, NUTS MCMC, variational inference, mutable-data predictions, posterior predictive checks, diagnostics, and PSIS-LOO model comparison. Use for probabilistic modeling and uncertainty inference in PyMC.Altele★ 54.1K
- pymc-bayesian-modelingjaechang-hits/SciAgent-SkillsBayesian modeling with PyMC 5: priors, likelihood, NUTS/ADVI sampling, diagnostics (R-hat, ESS), LOO/WAIC comparison, prediction. Hierarchical, logistic, GP variants; predictive checks.Altele★ 382
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te