，我们会获得21个数据点。利用Python中的statsmodels包的最小二乘法 OLS library，我们可以很轻松的获得关

在统计学和数据分析中，最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）是一种常用的技术，用于估计线性模型中的参数，例如直线回归问题。当你有21个数据点（通常表示为观测值对，每个点包含一个自变量和一个因变量），你可以通过OLS拟合一个线性模型来理解两个变量之间的关系。在Python中，`statsmodels`库提供了一个简单易用的接口来进行这样的分析。

首先，你需要安装`statsmodels`库，如果还没有安装，可以使用`pip install statsmodels`命令。然后，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的模块：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm

2. 准备数据（假设数据在一个名为df的pandas DataFrame中，x列是自变量，y列是因变量）：

X = df['x'].values.reshape(-1, 1)  # 将一维数组转换为二维数组
Y = df['y'].values

3. 创建并拟合线性模型：

model = ols('y ~ x', data=df).fit()  # 使用ols函数，公式'y ~ x'表示y由x预测

4. 获取回归结果：

print(model.summary())  # 打印模型摘要，包括系数、标准误差、t值等信息

5. 进行显著性检验：

anova_table = anova_lm(model)  # ANOVA表用于查看各个系数的显著性
print(anova_table)