python进行线性回归的显著性检验以及输出回归方程的详细代码

以下是Python进行线性回归的显著性检验以及输出回归方程的详细代码：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读入数据，并将自变量和因变量分开
data = pd.read_csv("data.csv")
X = data["自变量"]
y = data["因变量"]

# 添加截距项
X = sm.add_constant(X)

# 线性回归拟合
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 输出回归分析结果摘要
print(model.summary())

# 输出回归方程
print("回归方程：y = %.2f + %.2fX" % (model.params[0], model.params[1]))

# 进行显著性检验
p_value = model.f_pvalue
alpha = 0.05
if p_value < alpha:
    print("拟合结果显著")
else:
    print("拟合结果不显著")

其中，`data.csv` 是包含自变量和因变量数据的 CSV 文件。如果线性回归结果显著，会打印"拟合结果显著"，否则打印"拟合结果不显著"。回归方程中，第一个参数是截距项，第二个参数是自变量的系数。