Fix spelling
authorDebian Science Maintainers <debian-science-maintainers@lists.alioth.debian.org>
Sat, 2 Mar 2019 14:59:35 +0000 (14:59 +0000)
committerRebecca N. Palmer <rebecca_palmer@zoho.com>
Sat, 2 Mar 2019 14:59:35 +0000 (14:59 +0000)
Author: Rebecca N. Palmer <rebecca_palmer@zoho.com>
Origin: lintian (partly)
Forwarded: https://github.com/statsmodels/statsmodels/pull/5513

Gbp-Pq: Name spelling.patch

examples/notebooks/regression_diagnostics.ipynb
statsmodels/sandbox/nonparametric/smoothers.py
statsmodels/sandbox/tsa/varma.py
statsmodels/tsa/arima_model.py
statsmodels/tsa/statespace/_statespace.pyx.in

index 377d78cfb6040d05cc8a0a421c735e9f486a5908..fae48d7fbdb72ebba8c9df8f9bdb5a2d74459f66 100644 (file)
@@ -11,7 +11,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "This example file shows how to use a few of the ``statsmodels`` regression diagnostic tests in a real-life context. You can learn about more tests and find out more information abou the tests here on the [Regression Diagnostics page.](http://www.statsmodels.org/stable/diagnostic.html) \n",
+    "This example file shows how to use a few of the ``statsmodels`` regression diagnostic tests in a real-life context. You can learn about more tests and find out more information about the tests here on the [Regression Diagnostics page.](http://www.statsmodels.org/stable/diagnostic.html) \n",
     "\n",
     "Note that most of the tests described here only return a tuple of numbers, without any annotation. A full description of outputs is always included in the docstring and in the online ``statsmodels`` documentation. For presentation purposes, we use the ``zip(name,test)`` construct to pretty-print short descriptions in the examples below."
    ]
index 519fbf57bc1bd06db517f161cb46dcb07c299f65..308031c1c83b4fdbc88887658809600bd2b48340 100644 (file)
@@ -101,7 +101,7 @@ class PolySmoother(object):
 
     """
     #JP: heavily adjusted to work as plugin replacement for bspline
-    #   smoother in gam.py  initalized by function default_smoother
+    #   smoother in gam.py  initialized by function default_smoother
     #   Only fixed exceptions, I didn't check whether it is statistically
     #   correctand I think it is not, there are still be some dimension
     #   problems, and there were some dimension problems initially.
index 93ac18414b816092d8f2bd93b742757be05ee125..c4c8d50980731244ff412e5d536de1818ef8d2ea 100644 (file)
@@ -139,7 +139,7 @@ if __name__ == '__main__':
     C[1,1,1] = 0.5
     xhat3, err3 = VARMA(x,B,C)
 
-    x = np.r_[np.zeros((P,K)),x]  #prepend inital conditions
+    x = np.r_[np.zeros((P,K)),x]  #prepend initial conditions
     xhat4, err4 = VARMA(x,B,C)
 
     C[1,1,1] = 1
index 6b87f974935a89f4624723c6a5dc412aa2d5e4e6..cf4220e539cb0522ec7a39607bbc099c929f4b5d 100644 (file)
@@ -902,7 +902,7 @@ class ARMA(tsbase.TimeSeriesModel):
         Notes
         ------
         If fit by 'mle', it is assumed for the Kalman Filter that the initial
-        unkown state is zero, and that the inital variance is
+        unknown state is zero, and that the initial variance is
         P = dot(inv(identity(m**2)-kron(T,T)),dot(R,R.T).ravel('F')).reshape(r,
         r, order = 'F')
 
@@ -1140,7 +1140,7 @@ class ARIMA(ARMA):
         Notes
         ------
         If fit by 'mle', it is assumed for the Kalman Filter that the initial
-        unkown state is zero, and that the inital variance is
+        unknown state is zero, and that the initial variance is
         P = dot(inv(identity(m**2)-kron(T,T)),dot(R,R.T).ravel('F')).reshape(r,
         r, order = 'F')
 
index 8579210f026937316d1ea8f1fb8d924c049fe190..21d56636998a10d5e0fe7cca41053ccb41591646 100644 (file)
@@ -344,7 +344,7 @@ cdef class {{prefix}}Statespace(object):
         """
         initialize_known(initial_state, initial_state_cov)
         """
-        validate_vector_shape('inital state', &initial_state.shape[0], self.k_states, None)
+        validate_vector_shape('initial state', &initial_state.shape[0], self.k_states, None)
         validate_matrix_shape('initial state covariance', &initial_state_cov.shape[0], self.k_states, self.k_states, None)
 
         self.initial_state = initial_state