Metadata-Version: 2.1
Name: kwoq
Version: 0.1.0
Summary: A simple data processing and visualization library
Author: Your Name
Author-email: your.email@example.com
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.7
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: numpy
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: matplotlib
Requires-Dist: scipy
Requires-Dist: statsmodels
Requires-Dist: seaborn
Requires-Dist: scikit-learn
Requires-Dist: requests

# Econometric Analysis Library

Библиотека для эконометрического анализа данных с поддержкой AI-интерпретации результатов. 
Объединяет классические методы статистического анализа с современными подходами к интерпретации данных.

## Быстрый старт

```python
import numpy as np
from econometric_library import EconometricAnalysis, EconometricAI

# Подготовка данных
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# Статистический анализ
analysis = EconometricAnalysis(X, y)
results = analysis.print_full_analysis()

# AI интерпретация результатов
ai = EconometricAI(api_token="your_token_here")
interpretation = ai.interpret_results(results)
print(interpretation)
```

## Основные возможности

### Статистический анализ (EconometricAnalysis)
- Построение линейных и полиномиальных регрессий
- Расчет основных статистических показателей (R², F-статистика, t-статистики)
- Анализ остатков и диагностика модели
- Визуализация результатов

### AI-интерпретация (EconometricAI)
- Автоматическая интерпретация статистических результатов
- Экономический анализ полученных коэффициентов
- Рекомендации по улучшению модели
- Практические выводы для принятия решений

## Требования

- Python >= 3.7
- numpy
- pandas
- matplotlib
- scipy
- statsmodels
- seaborn
- scikit-learn
- requests
