zhangshouhanhg@10.5.11.85: Permission denied (publickey).

这个错误提示表明你在尝试通过SSH连接到远程服务器时，使用的密钥被拒绝了。可能的原因是你的密钥不正确或者你没有正确配置SSH连接。你可以尝试以下解决方法：
1. 检查你的密钥是否正确，并确保它已经添加到你的SSH代理中。
2. 检查你的SSH配置文件是否正确，并确保你已经正确配置了SSH连接。
3. 确认你的用户名和IP地址是否正确，并且你有权限访问该服务器。
4. 如果你使用的是公共网络，请检查你的网络连接是否正常，并且你的防火墙没有阻止SSH连接。
如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试联系服务器管理员或者寻求其他技术支持。

相关问题

最小二乘法模型校正算法。输入的样本为x=【1，2，3，4，5】，对应的y=【1.5，3.3，5.3，6.9，8.1】，请先估计样本的线性化程度，如R大于0.999，则采用直线模型，否则采用y=ax2+bx+c选择最佳的拟合模型

首先，我们需要计算样本的相关系数R来估计样本的线性化程度。可以使用以下公式进行计算：

R = （nΣxy - ΣxΣy） / sqrt([nΣx^2 - (Σx)^2][nΣy^2 - (Σy)^2])

其中，n为样本个数，Σ表示求和符号，x和y分别为样本的自变量和因变量。

代入样本数据，可以得到：

n = 5
Σx = 15
Σy = 25.1
Σx^2 = 55
Σy^2 = 162.51
Σxy = 91.6

带入公式计算得到R = 0.9996，接近于1，说明样本具有很强的线性关系。

因此，我们可以采用直线模型进行拟合。最小二乘法模型校正算法可以通过以下步骤实现：

1. 计算样本的平均值：
x_mean = Σx / n
y_mean = Σy / n

2. 计算样本的斜率a和截距b：
a = （nΣxy - ΣxΣy）/（nΣx^2 - (Σx)^2）
b = y_mean - a * x_mean

3. 计算拟合直线的方程：
y = a * x + b

4. 计算拟合直线的预测值y_pred：
y_pred = a * x + b

5. 计算残差residuals：
residuals = y - y_pred

6. 计算残差平方和residuals_sum：
residuals_sum = Σ(residuals)^2

7. 计算标准差std_dev：
std_dev = sqrt(residuals_sum / (n - 2))

8. 计算置信区间confidence_interval：
confidence_interval = 2.776 * std_dev / sqrt(n)

9. 计算预测区间prediction_interval：
prediction_interval = 2.776 * std_dev * sqrt(1 + 1/n + ((x - x_mean)^2) / (nΣx^2 - (Σx)^2))

其中，2.776是95%置信水平下的t分布值。

代入样本数据，可以得到：

x_mean = 3
y_mean = 5.02
a = 1.62
b = -0.28
y_pred = [1.34, 2.96, 4.58, 6.20, 7.82]
residuals = [0.16, 0.34, 0.72, 0.70, 0.28]
residuals_sum = 1.80
std_dev = 0.570
confidence_interval = 0.594
prediction_interval = [1.236, 3.684, 6.132, 8.580, 11.028]

因此，拟合直线的方程为y = 1.62x - 0.28，样本的线性关系很强，可以采用直线模型进行拟合。预测x=6对应的y值为y=9.78，置信区间为[9.19, 10.37]，预测区间为[7.71, 11.85]。

我手动输入2011年到2019年的每年的二氧化碳排放量，请改进上面代码

好的，以下是修改后的Python代码，你可以手动输入2011年到2019年的每年的二氧化碳排放量，然后运行代码进行平稳性检验、参数估计、拟合和预测。

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 手动输入历史数据
data = pd.DataFrame({
    'Year': [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
    'CO2': [9.61, 10.17, 10.52, 11.18, 11.85, 12.08, 12.24, 12.37, 12.47]
})

# 将年份设置为索引
data = data.set_index('Year')

# 平稳性检验
result = sm.tsa.stattools.adfuller(data['CO2'])

# 输出平稳性检验结果
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('\t%s: %.3f' % (key, value))

# 参数估计和拟合
model = sm.tsa.ARIMA(data['CO2'], order=(1, 1, 1))
results = model.fit()

# 输出模型参数
print(results.summary())

# 预测未来数据
forecast = results.forecast(steps=10)

# 绘制预测结果
plt.plot(data['CO2'])
plt.plot(forecast[0])
plt.show()

在修改后的代码中，我们手动输入了2011年到2019年的每年的二氧化碳排放量，并将年份设置为索引。然后，我们对数据进行了平稳性检验，并根据检验结果选择了ARIMA模型。最后，我们使用已有的模型进行未来的预测，并使用matplotlib库绘制预测结果。