python_data_stack
Toolkit zur statistischen Modellierung. OLS, GLM, Logistik, ARIMA, Zeitreihen, Hypothesentests, Diagnostik, AIC/BIC, für strenge statistische Schlussfolgerungen und ökonometrische Analysen.
Installation
SKILL.md
Statsmodels is Python's premier library for statistical modeling, providing tools for estimation, inference, and diagnostics across a wide range of statistical methods. Apply this skill for rigorous statistical analysis, from simple linear regression to complex time series models and econometric analyses.
Comprehensive suite of linear models for continuous outcomes with various error structures.
When to use: Continuous outcome variable, want inference on coefficients, need diagnostics
Toolkit zur statistischen Modellierung. OLS, GLM, Logistik, ARIMA, Zeitreihen, Hypothesentests, Diagnostik, AIC/BIC, für strenge statistische Schlussfolgerungen und ökonometrische Analysen. Quelle: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill python_data_stack- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Verifiziert
- —
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist python_data_stack?
Toolkit zur statistischen Modellierung. OLS, GLM, Logistik, ARIMA, Zeitreihen, Hypothesentests, Diagnostik, AIC/BIC, für strenge statistische Schlussfolgerungen und ökonometrische Analysen. Quelle: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.
Wie installiere ich python_data_stack?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill python_data_stack Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills
Details
- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Quelle
- user
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01