怎样用python做简单线性回归分析，并举出代码示例，要求要输出回归的系数和显著性指标

简单线性回归是一种常用的回归分析方法，可以用来研究两个变量之间的关系。在Python中，使用Scikit-learn库可以轻松地进行简单线性回归分析，并输出回归系数和显著性指标。

以下是一个简单的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, 1].values

# 创建线性回归模型
regressor = LinearRegression()

# 训练模型
regressor.fit(X, y)

# 输出回归系数和显著性指标
print('回归系数：', regressor.coef_)
print('截距：', regressor.intercept_)
print('R方值：', r2_score(y, regressor.predict(X)))

这段代码做的是一个简单的线性回归分析，读取一个名为 `data.csv` 的数据文件，将数据分为自变量和因变量，创建线性回归模型，训练模型，输出回归系数和截距，并计算R方值作为显著性指标。当然，具体的回归分析方法和代码实现会根据不同的数据和需求有所不同。