我们将使用Python的statsmodels和scikit-learn库,结合前文的理论知识,对这组数据进行一元线性回归分析,旨在验证销售人员数量是否显著影响新产品销售额。 数据读取 首先,我们从数据文件中读取10个子公司新产品销售额和销售人员数量的统计数据。以下代码展示了如何使用Pandas库读取Excel文件中的数据: # 导入相关库 import ...
Skewness:偏度,参考文章《用Python讲解偏度和峰度》。 Kurtosis:峰度,参考文章《用Python讲解偏度和峰度》。 Jarque-Bera(JB):同样是基于峰度和偏度进行数据正态性的检验,可参考文章《用Python讲解偏度和峰度》。 Prob(JB):JB检验的概率。 Cond. No.:多重共线性的检验,即检验变量之间是否存在精确相关关系或高度相关...
3.1 一元线性回归 Python 程序: # LinearRegression_v1.py# Linear Regression with statsmodels (OLS: Ordinary Least Squares)# v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归# 日期:2021-05-04importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_predic...
在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现逻辑回归模型。以下是一个具体案例,展示了如何使用逻辑回归来分类鸢尾花数据集中的花朵类型。 案例分析:鸢尾花数据集分类 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model i...
3.1 一元线性回归 Python 程序: # LinearRegression_v1.py # Linear Regression with statsmodels (OLS: Ordinary Least Squares) # v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归 # 日期:2021-05-04 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
运行环境: win7、python3.6 实现功能: 对多个参数进行回归分析,得出回归方程,回归统计量P值等 代码: 创建statsmodels_test.py 将下面代码复制到该py文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pandas import DataFrame import statsmodels.api as sm #import statsmodels.regression.linear_model as...
4.2 Python 程序 # LinearRegression_v3.py# v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归# v2.0: 调用 statsmodels 实现多元线性回归# v3.0: 从文件读取数据样本# 日期:2021-05-06# Copyright 2021 YouCans, XUPTimportnumpyasnpimportpandasaspdimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotasplt# 主程序# ===...
Python statsmodels包岭回归 岭回归(Ridge Regression)是一种用于处理多重共线性(multicollinearity)问题的回归分析技术。与传统的线性回归不同,岭回归通过在损失函数中加入一个L2正则化项来抑制回归系数,使其在存在共线性时仍然能够稳定地进行预测。在本文中,我们将使用Python的Statsmodels包实现岭回归,并演示如何在实际...
摘要:statsmodels是python专门关于统计学的第三方库,本文只涉及普通最小二乘策略下的线性回归内容。并与scikit-learn进行一点对比。 00 导入所需库 import numpy as np import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt 01 普通线性回归(OLS) ...
如果不知道该模型是否是线性模型的情况下可以使用statsmodels，statsmodels是python中专门用于统计学分析的包，它能够帮我们在模型未知的情况下来检验模型的线性显著性。导入模块并准备数据 相关数据准备可以参考金融数据准备。import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport ...