从二次回归模型 ( 服从均匀分布 , 服从标准正态分 布)产生500个样本 ,作出 Y关于X 的 N-W回归函数曲线。
时间: 2024-02-13 14:01:26 浏览: 102
以下是一个简单的 Python 二次回归模型代码示例,产生 500 个样本,并作出 Y 关于 X 的 N-W 回归函数曲线:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import uniform, norm
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess
# 产生服从均匀分布的随机数
x = uniform.rvs(size=500, loc=0, scale=10)
# 产生服从标准正态分布的随机数
epsilon = norm.rvs(size=500, loc=0, scale=1)
# 生成 y 值
y = 2 + 3*x + 4*x**2 + epsilon
# 使用 N-W 方法拟合回归曲线
lowess_reg = lowess(y, x, frac=0.5)
# 绘制 N-W 回归函数曲线
plt.plot(lowess_reg[:, 0], lowess_reg[:, 1], '-', color='red', label='NW Regression Line')
# 绘制样本数据点
plt.scatter(x, y, alpha=0.5, color='blue', label='Sample Data')
# 添加图表标题和标签
plt.title('Quadratic Regression Model with NW Regression')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 添加图例
plt.legend(loc='upper left')
# 显示图表
plt.show()
```
这个示例产生了 500 个服从均匀分布和标准正态分布的随机数,并使用二次多项式回归模型拟合这些数据。然后,我们使用 statsmodels 库中的 lowess() 函数对样本数据进行 N-W 回归。最后,我们使用 matplotlib 库的 scatter() 和 plot() 函数绘制样本数据点和 N-W 回归函数曲线。
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