python在线性回归得到结果后，怎样寻找对因变量的影响比较大的自变量

在线性回归中，可以使用回归系数的绝对值大小来判断自变量对因变量的影响大小。回归系数的绝对值越大，说明对因变量的影响越大。可以按照回归系数的绝对值大小进行排序，从而找到影响最大的自变量。

另外，还可以使用方差膨胀因子（VIF）来判断自变量之间的多重共线性程度。VIF越大，说明自变量之间的共线性越强，对回归系数的稳定性有影响，因此应该尽量选择VIF较小的自变量。

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python多元线性回归如何去掉P值大于0.05的自变量

在Python中，可以使用statsmodels库的OLS（Ordinary Least Squares）函数进行多元线性回归。在输出结果中，可以通过查看各个自变量的P值来判断它们是否显著。如果P值大于0.05，说明对应的自变量不显著，可以考虑将其从模型中去掉。具体实现步骤如下：

1. 使用OLS函数进行多元线性回归，并获取结果 summary。

2. 在 summary 中查找各个自变量的P值。

3. 对于P值大于0.05的自变量，从数据集中将其去掉，并重新进行回归分析。

请写一段多元线性回归的python代码，中文注释： 采用多因变量线性回归， 以关怀总分，意愿总分为因变量，其他变量为自变量。

# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data[['变量1', '变量2', '变量3']]
y = data[['关怀总分', '意愿总分']]

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 构建模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 输出模型结果
print(model.summary())