一元线性回归爱心散点图代码
时间: 2024-06-09 13:03:15 浏览: 20
一元线性回归的爱心散点图代码示例如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17])
# 计算斜率和截距
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
# 计算预测值
predict_y = slope * x + intercept
# 绘制散点图和回归线
plt.scatter(x, y, color='red', marker='o')
plt.plot(x, predict_y, color='blue')
# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Linear Regression')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 显示图像
plt.show()
```
相关问题
一元线性回归模型MATLAB代码
一元线性回归模型可以用于预测因变量与自变量之间的线性关系,可以使用MATLAB进行实现。下面是一元线性回归模型的MATLAB代码:
```
% 读取数据
data = readtable('data.csv');
x = data(:,1);
y = data(:,2);
% 绘制散点图
scatter(x,y);
% 构建模型
model = fitlm(x,y);
% 绘制拟合直线
hold on;
plot(x,model.Fitted);
hold off;
% 输出模型参数
disp(model);
```
其中,`data.csv`是包含自变量和因变量数据的CSV文件。该代码首先读取数据,然后绘制散点图。接着使用`fitlm`函数构建模型,并绘制拟合直线。最后使用`disp`函数输出模型参数。
相关问题:
1. 什么是一元线性回归模型?
2. 如何使用MATLAB实现一元线性回归模型?
3. 一元线性回归模型有哪些应用场景?
贝叶斯一元线性回归和经典一元线性回归的代码
贝叶斯一元线性回归和经典一元线性回归都是用于建立一个自变量与因变量之间的关系模型的方法。它们的区别在于对模型参数的估计方式不同。经典一元线性回归是通过最小二乘法来估计模型参数,而贝叶斯一元线性回归则是基于贝叶斯定理,利用先验分布和数据集来计算后验分布并进行参数估计。
以下是一个经典一元线性回归的Python代码示例:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.3, 4.5, 6.7, 8.9, 11.1])
# 计算模型参数
n = len(x)
sum_x = np.sum(x)
sum_y = np.sum(y)
sum_xy = np.sum(x * y)
sum_x_square = np.sum(x ** 2)
a = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n * sum_x_square - sum_x ** 2)
b = (sum_y - a * sum_x) / n
# 绘制数据散点图和拟合曲线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, a * x + b, color='r')
plt.show()
```
以下是一个贝叶斯一元线性回归的Python代码示例:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
# 构造数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.3, 4.5, 6.7, 8.9, 11.1])
# 定义先验分布的参数
m0 = 0
s0 = 1
a0 = 1
b0 = 1
# 计算后验分布的参数
n = len(x)
sum_x = np.sum(x)
sum_y = np.sum(y)
sum_xy = np.sum(x * y)
sum_x_square = np.sum(x ** 2)
S = s0 + sum_x_square - (sum_x ** 2) / n
M = (a0 * b0 + sum_xy - a0 * sum_x * sum_y / n) / S
A = a0 + n / 2
B = b0 + s0 / 2 + (sum_y ** 2 + M ** 2 * S - 2 * M * sum_y * sum_x + sum_x_square * S) / 2
# 绘制数据散点图和拟合曲线
plt.scatter(x, y)
# 绘制后验分布的曲线
x_range = np.linspace(0, 6, 100)
y_range = norm.pdf(x_range, loc=M, scale=np.sqrt(S/A))
plt.plot(x_range, y_range, color='g')
plt.show()
```
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