statsmodels 0.12.2

statsmodels是Python的一个统计分析包，提供了广泛的统计工具来分析数据、执行统计模型和计算各种统计数值。版本0.12.2是最新的稳定版本，它在上一版本的基础上进一步完善了其统计分析能力。

Statsmodels 0.12.2主要改进如下：

1. ARMA模型的改进：ARMA是自回归移动平均模型的简写。用来描述时间序列数据中呈现出自相关性和移动平均性质的模型。ARMA模型在该版本中得到了进一步改进，增加了对扰动项的线性限制功能以更好地应对特定问题。

2. 非参数估计方法的增强：非参数估计是一种包括非参数统计学和机器学习方法的估计技术，其假定未知分布的某些属性没有受到特定形式约束。该版本扩展了KS检验、分位数回归和核密度估计等方法的功能和性能。

3. 回归模型的增加：增加了与时间序列有关的回归模型，例如滞后模型和差分滞后模型。同时还增加了谷歌自动给出的建议，增强了整个建模流程的互动性。

4. 模拟方法的增加：增加了用于Monte Carlo模拟和Bootstrap方法的功能。这些方法通常用于估计统计量的置信区间、进行假设检验以及产生计算模型的参数等。

总的来说，statsmodels 0.12.2版本是一个非常强大的统计分析工具包，其强大的统计分析功能能够满足不同用户的需求，并且其体验也大大提升了。装有该版本的用户可以轻松地处理大规模数据集，快速挖掘数据规律。