X,Y=housing['sqft_living'],housing['price'] X=stats.add_constant(X) reg = stats.OLS(Y, X).fit() print(reg.summary())

这段代码使用了Python中的statsmodels库来进行最小二乘线性回归分析。它的目的是探究房屋面积（sqft_living）和房价（price）之间是否存在线性关系，以及这种关系的强度和方向如何。具体来说，步骤如下：

1. 将房屋面积作为自变量，房价作为因变量，存储在X和Y中。
2. 使用stats.add_constant()函数将自变量X加上常数项。
3. 使用statsmodels库中的OLS函数进行最小二乘线性回归分析，得到回归模型reg。
4. 使用reg.summary()函数输出回归分析报告，其中包括了回归系数、截距、R-squared、F-statistic等统计量，以及对回归模型的诊断信息（如残差分布、多重共线性等）。

这段代码的输出结果可以帮助我们判断房屋面积和房价之间的线性关系是否显著，以及预测房价所需要的自变量和因变量之间的函数关系。