多元线性回归代码实现

以下是一个示例的 Python 多元线性回归代码实现：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量 X 和因变量 y
X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]]).T
y = np.array([2.1, 3.9, 6.1, 8.0, 10.1])

# 拟合多元线性回归模型
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 输出模型系数
print('多元线性回归模型系数：', model.coef_)
print('截距项：', model.intercept_)

在上面的代码中，我们首先定义了自变量 X 和因变量 y，并将自变量 X 转置为行向量的形式，以便使用 scikit-learn 的 `LinearRegression` 类进行拟合。然后，我们使用 `fit` 方法拟合多元线性回归模型，并将模型存储在变量 `model` 中。最后，我们输出了模型系数和截距项。需要注意的是，scikit-learn 的 `LinearRegression` 类会自动添加常数项，无需手动添加。

相关问题

R语言多元线性回归代码实现

以下是 R 语言多元线性回归的基本代码实现：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 拟合模型
model <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3, data = data)

# 查看模型概要信息
summary(model)

# 预测新值
new_data <- data.frame(X1 = c(1,2,3), X2 = c(4,5,6), X3 = c(7,8,9))
predicted_values <- predict(model, newdata = new_data)

其中，`Y` 是因变量，`X1, X2, X3` 是自变量。通过 `lm` 函数拟合模型并输出概要信息，然后可以使用 `predict` 函数来预测新的值。

stata多元线性回归代码

Stata是一种统计分析软件，可以进行多元线性回归分析。下面是一个简单的Stata多元线性回归的代码示例：

// 导入数据
use "data.dta", clear

// 进行多元线性回归分析
regress y x1 x2 x3

// 查看回归结果
regress y x1 x2 x3, robust // 使用robust选项进行鲁棒标准误估计

在上面的代码中，"data.dta"是数据文件的路径，"y"是因变量，"x1"、"x2"、"x3"是自变量。首先使用use`命令导入数据，然后使用`regress`命令进行多元线性回归分析。可以通过添加选项来进行不同的分析，例如使用`robust`选项进行鲁棒标准误估计。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和扩展。