python多元回归

多元回归是一种用于描述多个自变量与因变量之间线性关系的回归模型。在Python中，可以使用statsmodels库来进行多元回归分析。首先，需要导入相应的库和数据集。然后，可以使用statsmodels中的OLS函数来创建一个多元线性回归模型。接下来，使用fit方法对模型进行拟合，并可以通过summary方法查看回归结果的统计信息，包括回归系数、标准误差、t值和p值等。最后，可以根据回归结果进行解释和预测。以下是一个示例代码：

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data\[\['x1', 'x2', 'x3'\]\]  # 自变量
y = data\['y'\]  # 因变量

# 添加常数列
X = sm.add_constant(X)

# 创建多元线性回归模型
model = sm.OLS(y, X)

# 拟合模型
result = model.fit()

# 查看回归结果
print(result.summary())

在这个示例中，我们假设自变量为x1、x2和x3，因变量为y。通过调用OLS函数创建一个多元线性回归模型，并使用fit方法对模型进行拟合。最后，使用summary方法查看回归结果的统计信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [用 Python 进行多元线性回归分析（附代码）](https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/108231365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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