请给出详细代码
时间: 2024-02-22 15:01:01 浏览: 72
好的,以下是详细的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 描述性统计分析
print(data.describe())
# 数据清洗和处理
data = data.dropna() # 去除缺失值
data = data[data['bmi'] > 10] # 去除BMI异常值
data = data[data['HbA1c'] < 15] # 去除HbA1c异常值
# 定义自变量和因变量
X = data[['high_blood_pressure', 'gender', 'smoking', 'bmi', 'HbA1c']]
X = sm.add_constant(X) # 添加常数项
y = data['diabetes']
# OLS回归分析
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()
# 输出回归结果
print(results.summary())
# 检验回归模型的假设
print(results.f_test([0, 0, 0, 0, 0, 1])) # 正态性假设检验
print(results.get_robustcov_results().HC1_se) # 异方差性假设检验
print(sm.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor(X.values, 1)) # 多重共线性检验
```
其中,data.csv是样本数据集,包含了高血压心脏病、性别、吸烟程度、BMI和HbA1c等自变量,以及是否患有糖尿病的因变量。代码中使用了pandas库对数据进行描述性统计分析和清洗处理,使用了statsmodels库进行OLS回归分析,并对回归模型的假设进行了检验。