用Python语言jupyter模拟样本量等于100的数据，变量选择使用AIC准则，逐步回归模拟200次

好的，我可以为您提供一段Python代码来模拟样本量为100的数据，使用AIC准则进行变量选择，并进行200次逐步回归的模拟。请注意，这只是一个示例代码，您可以根据自己的需求进行修改。在运行代码之前，请确保已经安装了必要的Python库，如numpy、pandas和statsmodels。

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 模拟数据
np.random.seed(123)
X = np.random.randn(100, 5)  # 5个自变量
y = np.random.randn(100)    # 因变量

# 逐步回归模拟200次
results = []
for i in range(200):
    # 变量选择
    best_aic, best_model, best_cols = np.inf, None, []
    for j in range(1, 6):  # 最多5个自变量
        for cols in combinations(range(5), j):
            X_ = sm.add_constant(X[:, cols])
            model = sm.OLS(y, X_).fit()
            if model.aic < best_aic:
                best_aic, best_model, best_cols = model.aic, model, cols
                
    # 保存结果
    results.append({
        'aic': best_aic,
        'params': best_model.params,
        'rsquared_adj': best_model.rsquared_adj,
        'selected_cols': best_cols
    })

# 展示结果
df = pd.DataFrame(results)
print(df.head())

这段代码会模拟200次数据，每次数据包含100个样本和5个自变量。对于每个模拟数据，我们使用逐步回归和AIC准则选择最佳模型，并保存模型的系数、自变量和调整R方值。最后，我们将结果保存在一个数据框中并显示前几行。

希望这可以帮助您回答您的问题！