然后以RMB/USD数据的对数作为因变量,以中美两国CPI指数的对数为自变量进行简单线性回归分析
时间: 2024-02-15 12:03:23 浏览: 32
好的,我可以为您提供一个使用 Python 进行简单线性回归分析的代码段。
首先,我们需要导入 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 库,以及您要使用的数据:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
```
假设您的数据文件名为 `data.csv`,其中包含两个变量:RMB/USD 汇率(`exchange_rate`)和中美两国 CPI 指数(`cpi`)。我们需要将这两个变量的对数作为因变量和自变量:
```python
# 计算对数
data['ln_exchange_rate'] = np.log(data['exchange_rate'])
data['ln_cpi'] = np.log(data['cpi'])
```
接下来,我们可以使用 `statsmodels` 库来进行简单线性回归分析:
```python
import statsmodels.api as sm
# 构建模型
X = data['ln_cpi']
y = data['ln_exchange_rate']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X).fit()
# 输出结果
print(model.summary())
```
这个代码段将构建一个简单线性回归模型,其中 RMB/USD 汇率的对数是因变量,中美两国 CPI 指数的对数是自变量。`add_constant` 函数将添加常数项,`OLS` 函数将拟合模型,`fit` 方法将返回拟合结果。
最后,我们可以使用 Matplotlib 库绘制回归线:
```python
# 绘制回归线
plt.scatter(data['ln_cpi'], data['ln_exchange_rate'])
plt.plot(data['ln_cpi'], model.predict(), color='red')
plt.xlabel('Ln CPI')
plt.ylabel('Ln Exchange Rate')
plt.show()
```
这个代码段将绘制散点图和回归线,其中散点图的横轴是中美两国 CPI 指数的对数,纵轴是 RMB/USD 汇率的对数。`scatter` 函数将绘制散点图,`plot` 函数将绘制回归线,`xlabel` 和 `ylabel` 函数将添加轴标签,`show` 函数将显示图表。
您可以根据自己的需要更改数据和标签。