Czy Statsmodels jest bezpieczny?
Statsmodels — Nerq Wynik zaufania 77.0/100 (Ocena B+). Na podstawie analizy 2 wymiarów zaufania, jest ogólnie bezpieczny, ale z pewnymi zastrzeżeniami. Ostatnia aktualizacja: 2026-04-03.
Tak, Statsmodels jest bezpieczny w użyciu. Statsmodels to pakiet Python with a Nerq Wynik zaufania of 77.0/100 (B+), based on 3 niezależnych wymiarów danych. Zalecany do użytku produkcyjnego. Bezpieczeństwo: 90/100. Popularity: 90/100. Dane pochodzą z PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Ostatnia aktualizacja: 2026-04-03. Dane odczytywalne maszynowo (JSON).
Czy Statsmodels jest bezpieczny?
TAK — Statsmodels has a Nerq Wynik zaufania of 77.0/100 (B+). Spełnia próg zaufania Nerq z silnymi sygnałami w zakresie bezpieczeństwa, konserwacji i przyjęcia przez społeczność. Zalecany do użytku produkcyjnego — zapoznaj się z pełnym raportem poniżej, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Jaki jest wynik zaufania Statsmodels?
Statsmodels has a Nerq Wynik zaufania of 77.0/100, earning a B+ grade. This score is based on 2 independently measured wymiarów including bezpieczeństwo, konserwacja, and przyjęcie przez społeczność.
Jakie są kluczowe ustalenia bezpieczeństwa dla Statsmodels?
Statsmodels's strongest signal is bezpieczeństwo at 90/100. No known vulnerabilities have been detected. It meets the Nerq Verified threshold of 70+.
Czym jest Statsmodels i kto go utrzymuje?
| Autor | statsmodels Developers |
| Kategoria | pypi |
| Źródło | N/A |
Statsmodels na innych platformach
Ten sam deweloper/firma w innych rejestrach:
Podobne Pypi wg wyniku zaufania
Przewodnik bezpieczeństwa: Statsmodels
Czym jest Statsmodels?
Statsmodels Python package — Statistical computations and models for Python.
Jak zweryfikować bezpieczeństwo
Uruchom pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Możesz również sprawdzić wynik zaufania przez API: GET /v1/preflight?target=statsmodels
Główne problemy bezpieczeństwa dla Python packages
Oceniając każdy Python package, zwróć uwagę na: dependency vulnerabilities, malicious uploads, konserwacja status.
Ocena zaufania
Statsmodels has a Nerq Wynik zaufania of 77/100 (B+) i spełnia próg zaufania Nerq. Ten wynik jest oparty na zautomatyzowanej analizie sygnałów bezpieczeństwa, konserwacji, społeczności i jakości.
Kluczowe wnioski
- Statsmodels has a Wynik zaufania of 77/100 (B+).
- Zalecany — spełnia próg zaufania.
- Zawsze weryfikuj niezależnie przy użyciu Nerq API.
Szczegółowa analiza wyniku
| Dimension | Score |
|---|---|
| Bezpieczeństwo | 90/100 |
| Prywatność | 80/100 |
| Niezawodność | 90/100 |
| Przejrzystość | 85/100 |
| Konserwacja | 60/100 |
Na podstawie 5 wymiarów. Dane z PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Jakie dane zbiera Statsmodels?
Statsmodels to pakiet Python utrzymywany przez statsmodels Developers. It receives approximately 9,204,237 weekly downloads. Licensed under BSD License.
Jako pakiet deweloperski, Statsmodels nie zbiera bezpośrednio danych osobowych użytkowników końcowych. Jednak aplikacje zbudowane przy jego użyciu mogą zbierać dane w zależności od implementacji. Wynik prywatności: 80/100.
Sprawdź zależności pakietu pod kątem potencjalnych zagrożeń w łańcuchu dostaw. Regularnie uruchamiaj polecenie audytu menedżera pakietów.
Pełna analiza: Raport prywatności Statsmodels · Przegląd prywatności
Czy Statsmodels jest bezpieczny?
Wynik bezpieczeństwa: 90/100. Statsmodels has 0 znane podatności (CVE) w Krajowej Bazie Danych Podatności. Brak stwierdzonych naruszeń.
Licensed under BSD License, allowing code inspection. Pakiety open-source umożliwiają niezależny przegląd bezpieczeństwa kodu źródłowego.
Uruchom polecenie audytu menedżera pakietów (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) aby sprawdzić znane podatności w drzewie zależności.
Pełna analiza: Raport bezpieczeństwa Statsmodels
Statsmodels na innych platformach
Ten sam deweloper/firma w innych rejestrach:
Jak obliczyliśmy ten wynik
wynik zaufaniaStatsmodels 77.0/100 (B+) jest obliczany z: PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Wynik odzwierciedla: 5 niezależnych wymiarów: bezpieczeństwo (90/100), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (85/100), konserwacja (60/100). Każdy wymiar ma równą wagę w łącznym wyniku zaufania.
Nerq analyzes over 7.5 million entities across 26 rejestrów przy użyciu tej samej metodologii, umożliwiając bezpośrednie porównanie między podmiotami. Wyniki są na bieżąco aktualizowane w miarę dostępności nowych danych.
Ta strona była ostatnio przeglądana: April 03, 2026. Wersja danych: 1.0.
Pełna dokumentacja metodologii · Dane odczytywalne maszynowo (JSON API)
Często zadawane pytania
Czy Statsmodels jest bezpieczny w użyciu?
Czym jest Statsmodels's trust score?
Jakie są bezpieczniejsze alternatywy dla Statsmodels?
Czy Statsmodels ma znane podatności?
Jak aktywnie utrzymywany jest Statsmodels?
Popular in pypi
Browse Categories
Disclaimer: Wyniki zaufania Nerq to zautomatyzowane oceny oparte na publicznie dostępnych sygnałach. Nie stanowią rekomendacji ani gwarancji. Zawsze przeprowadzaj własną weryfikację.