首页import pandas as pdimport statsmodels.api as sm# 定义数据data = { '食品烟酒': [102.4, 2.4], '衣着': [99.1, -0.9], '居住': [100.5, 0.5], '生活用品及服务': [101.3, 1.3], '交通通信': [106.5, 6.5], '教育文化娱乐': [102.6, 2.6], '医疗保健': [101.1, 1.1], '其他用品及服务': [101.0, 1.0]}df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['价格指数', '涨幅'])# 进行多元线性回归分析X = sm.add_constant(df['价格指数'])model = sm.OLS(df['涨幅'], X)results = model.fit()# 输出结果print(results.summary())

import pandas as pdimport statsmodels.api as sm# 定义数据data = { '食品烟酒': [102.4, 2.4], '衣着': [99.1, -0.9], '居住': [100.5, 0.5], '生活用品及服务': [101.3, 1.3], '交通通信': [106.5, 6.5], '教育文化娱乐': [102.6, 2.6], '医疗保健': [101.1, 1.1], '其他用品及服务': [101.0, 1.0]}df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['价格指数', '涨幅'])# 进行多元线性回归分析X = sm.add_constant(df['价格指数'])model = sm.OLS(df['涨幅'], X)results = model.fit()# 输出结果print(results.summary())

时间: 2023-10-23 14:45:31 浏览: 125

python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

python数据分析与可视化 python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) # 计算每列的平均值 data_mean = data.mean() # 绘制直方图 data['A'].plot(kind='hist', bins=30, color='lightblue', edgecolor='black') # 设置标题和标签 plt.title('Histogram of A') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') # 显示图形 plt.show() 这段代码首先导入了必要的Python库，并创建了一个包含随机数的DataFram

这段代码是进行多元线性回归分析的，使用了statsmodels库中的OLS方法。在这段代码中，首先定义了一个数据字典data，包含了各个领域的价格指数和涨幅数据。然后，使用pandas库中的DataFrame方法将数据转换为数据框。接着，使用add_constant方法将价格指数列添加一个常数列，并将其作为自变量，涨幅列作为因变量，使用OLS方法进行多元线性回归分析。最后，使用summary方法输出回归分析结果，包括回归系数、截距、t值、p值、R-squared等统计指标。

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