python ols过原点的拟合

OLS（Ordinary Least Squares）回归是一种常见的线性回归方法，可以用于对数据进行拟合。如果想要进行过原点的拟合，可以考虑使用OLS回归的变种——无截距OLS回归。

无截距OLS回归是指在回归模型中不考虑截距项，直接对自变量与因变量之间的线性关系进行拟合。这种方法适用于数据集中自变量与因变量之间的关系确实经过原点，即自变量为0时，因变量也为0。

在Python中，可以使用statsmodels库中的OLS函数进行无截距OLS回归。具体代码如下：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 生成数据
x = np.random.random(100)
y = 2 * x + np.random.normal(size=100)

# 进行无截距OLS回归
model = sm.OLS(y, x).fit()
print(model.summary())

在上述代码中，我们生成了一个数据集，其中自变量x与因变量y之间的关系经过原点。然后使用OLS函数进行无截距OLS回归，并打印回归结果的摘要信息。