在数据分析中，统计分析和机器学习是两类主要任务，虽然统计分析和机器学习都是对数据进行处理和分析，但两者的思想还有存在一定差异。统计分析的核心是用样本来推断总体，且推断主要是建立在假设检验上面，所以当估计出统计模型后，需要对模型参数进行各种检验，进行模型选择！而机器学习的思想是直接分析总体数据来认识总体特征，因而需要海量的样本数据，估计出机器学习模型后，主要通过预测值的精度来进行模型选择，一般不需要对参数进行假设检验！
Python中的statsmodels模块包含了常见的统计分析模型，我们将基于statsmodel上来介绍一些常见的统计分析应用。在该部分，我们主要以P值为依据来对模型的优劣进行评价和选择！