多元回归模型的建立需确定模型并选择显著自变量;检验可采用F检验法或R检验法评估线性关系显著性;预测可进行点预测或区间预测。 多元回归模型的基本概念与原理 多元回归模型是统计学中一种用于描述多个自变量与一个因变量之间线性关系的数学模型。其一般形式为:Yi=β0+β1X1...
% (2)通过绘制散点图,判断是否符合线性回归,决定用哪种线性回归 % (3)选定因变量和自变量之间的模型,即一个数学式子,利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数; % (4)利用统计分析方法对不同的模型进行比较,找出与数据拟合得最好的模型; % (5)判断得到的模型是否适合于这组数据; % (5)利用模型对因变量...
prediction=results.predict(new_data)print('Predicted weight:',prediction[0]) 1. 2. 结论 本文介绍了如何使用Python来建立、检验和预测多元回归模型。首先,我们准备了数据,并使用statsmodels库建立了模型。然后,我们对模型进行了检验,包括绘制残差图、查看统计结果和计算决定系数。最后,我们使用模型进行了预测。希望...