pthon多元回归分析excel表格数据并画图和代码

以下是Python进行多元回归分析、读取Excel表格数据、画图的示例代码：

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

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 多元回归分析
x = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']
x = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, x).fit()
print(model.summary())

# 画图
sns.pairplot(data)
plt.show()

其中，`data.xlsx`是存储数据的Excel表格文件名，需与代码文件放在同一目录下。在多元回归分析部分，`x1`、`x2`、`x3`为自变量列名，`y`为因变量列名，需要根据实际数据进行修改。在画图部分，使用了`seaborn`和`matplotlib`两个库，可以根据需要进行修改和美化。

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pthon多元归因分析excel表格数据并绘图和代码并进行模型预测

以下是Python进行多元归因分析、读取Excel表格数据、绘图、模型预测的示例代码：

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

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 多元归因分析
x = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']
x = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, x).fit()
print(model.summary())

# 绘图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.plot(y, label='y')
ax.plot(model.fittedvalues, label='fitted')
ax.legend()
plt.show()

# 模型预测
new_data = pd.DataFrame({'x1': [10, 20], 'x2': [30, 40], 'x3': [50, 60]})
new_data = sm.add_constant(new_data)
predictions = model.predict(new_data)
print(predictions)

其中，`data.xlsx`是存储数据的Excel表格文件名，需与代码文件放在同一目录下。在多元归因分析部分，`x1`、`x2`、`x3`为自变量列名，`y`为因变量列名，需要根据实际数据进行修改。在绘图部分，使用了`matplotlib`库进行绘图，可以根据需要进行修改和美化。在模型预测部分，新数据的自变量需要与原数据一致，并且需要加入常数列，即使用`sm.add_constant()`进行处理，最后使用`model.predict()`进行预测。

pthon多元归因分析excel表格数据和绘图和代码并进行模型预测还有模型验证

为了进行多元归因分析，我们可以使用Python中的pandas和statsmodels库。首先，需要将Excel表格数据导入到pandas DataFrame中。然后，我们可以使用statsmodels库中的OLS函数来拟合线性回归模型，并使用summary函数查看模型的统计摘要。

以下是Python代码示例：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 导入Excel表格数据到pandas DataFrame中
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 构建自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]
Y = data['y']

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(Y, sm.add_constant(X)).fit()

# 查看模型的统计摘要
print(model.summary())

接下来，我们可以使用matplotlib库绘制散点图和预测结果图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(data['x1'], Y)
plt.scatter(data['x2'], Y)
plt.scatter(data['x3'], Y)

# 绘制预测结果图
X_new = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3], 'x2': [4, 5, 6], 'x3': [7, 8, 9]})
Y_new = model.predict(sm.add_constant(X_new))
plt.plot(X_new['x1'], Y_new)
plt.plot(X_new['x2'], Y_new)
plt.plot(X_new['x3'], Y_new)

plt.show()

最后，我们可以使用模型来进行预测，并使用均方误差（MSE）和R平方（R²）等指标来进行模型验证。

# 使用模型进行预测
X_test = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3], 'x2': [4, 5, 6], 'x3': [7, 8, 9]})
Y_test = [10, 20, 30]
Y_pred = model.predict(sm.add_constant(X_test))

# 计算模型的MSE和R²
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse = mean_squared_error(Y_test, Y_pred)
r2 = r2_score(Y_test, Y_pred)

print('MSE:', mse)
print('R²:', r2)

以上就是Python进行多元归因分析、绘图、模型预测和验证的基本流程。需要根据具体的数据和问题进行调整和修改。