写出常用预测函数，线性回归函数，四分位距函数，相同列连接函数，散点图函数，相同列连接函数。

这里列出了一些常见的统计和数据分析函数及其用途：

1. **线性回归函数** (例如在Python的sklearn库中):

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()  # 创建模型实例
   model.fit(X, y)  # 给定特征X和目标变量y进行拟合
   predictions = model.predict(X_new)  # 对新数据进行预测

2. **四分位距函数** (Q1 - Q3，Python pandas库中的`quantile()`函数):

   quartiles = df['column_name'].quantile([0.25, 0.75])  # 获取第一四分位数(Q1)和第三四分位数(Q3)
   IQR = quartiles[0.75] - quartiles[0.25]  # 计算四分位距(IQR)

3. **相同列连接函数** (通常用于合并pandas DataFrame，如`concat()`或`merge()`):

   merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1, ignore_index=True)  # 或 merge(df1, df2, on='common_column')

4. **散点图函数** (Matplotlib或Seaborn中的`scatter()`):

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.scatter(x_data, y_data)  # x轴和y轴的数据作为输入
   plt.show()

5. **相同列连接函数（更精确地说是数据清洗或预处理中的重复值检测）** (pandas的`duplicated()`):

   duplicate_rows = df[df.duplicated(['column_to_check'], keep=False)]  # 查找重复行，keep=False表示保留所有重复项

以上函数都是数据分析和机器学习中常用的工具，但具体实现可能会因所使用的库和版本有所不同。