لا تساوي الانحدارات أكثر من الفحوص التي تسندها. تعلّم هذه المهارة statsmodels كأداة لا تعطيك المعامل فحسب بل مدى الوثوق به، مع اختبارات قصيرة (أرقام تحسبها وخطوات ترتبها ومفاهيم تطابقها) وأمثلة مالية: لماذا قد يأتي بيتا دقيق مع معامل تحديد صغير وماذا يحذّر منه إحصاء دوربن–واتسون ومعامل تضخم التباين ولماذا تضخّم العوائد المتداخلة إحصاء t وكيف يصلحه نيوي–وست ولماذا قد يكون ميل اللوجيت المعنوي بلا نفع في التداول وماذا يستطيع VAR واختبار غرانجر أن يقولاه وما لا يستطيعان وكيف يتتبع مرشح كالمان مستوى خفيًا ولماذا لا يكون سعران يبدوان متكاملين مشتركًا كذلك في الغالب وكيف يتبع الانحدار الكمي ذيول العوائد ولماذا يتفوق فاما–ماكبث على الانحدار المجمّع. والمشروع الختامي مختبر برمجي تبني فيه الإجراء ذا المرحلتين وإحصاء t لنيوي–وست واختبار ألفا على أسهم حقيقية.
يُتوقع إلمام بـ Python وNumPy وpandas مع الإحصاء الأساسي (المتوسط والتباين والارتباط واختبارات الفرضيات).
