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 20:45:31 浏览: 37
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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# Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('Advertising.csv') data.head()报错SyntaxError: invalid syntax
这个错误通常表示代码中有语法错误,导致Python解释器无法正确理解你的代码。可能是你在代码中使用了不支持的字符或不正确的语法。
根据你提供的信息,我看不出具体出了什么问题。但是,我注意到你的代码中有一行注释,这可能导致语法错误。Python中的注释应该以 # 开头,而不是以 // 开头(像在一些其他编程语言中一样)。
这是一个可能的修复方法:
```python
# Imports
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.formula.api as smf
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols
data = pd.read_csv('Advertising.csv')
data.head()
```
如果这个修复方法不能解决你的问题,请提供更多的信息,比如完整的错误信息和代码。
import pandas as pd from statsmodels.tsa.stattools import adfuller result = stats.adfuller(data['value'])修改
你需要将代码中的`stats`改为`adfuller`,因为你已经从`statsmodels.tsa.stattools`中导入了`adfuller`函数。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
result = adfuller(data['value'])
```