(1)读取代码所在文件夹中的“金融行业收入表.xlsx” (2)然后建立一元线性回归模型 (3)并绘制回归曲线 (4)并获得相关系数
时间: 2024-02-05 14:05:15 浏览: 26
下面是Python代码实现:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 读取数据
df = pd.read_excel('金融行业收入表.xlsx')
# 构建线性回归模型
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(df['年份'], df['收入'])
# 绘制回归曲线
plt.scatter(df['年份'], df['收入'])
plt.plot(df['年份'], intercept + slope * df['年份'], 'r')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('收入')
plt.show()
# 输出相关系数
print('相关系数:', r_value)
```
解释一下代码:
1. 我们使用 Pandas 库中的 `read_excel()` 函数读取了 Excel 文件中的数据,并将其保存为一个 DataFrame 对象 `df`。
2. 使用 SciPy 库中的 `linregress()` 函数输入自变量与因变量(即年份和收入)来建立一元线性回归模型,返回斜率、截距、相关系数、P 值和标准误差等参数。
3. 使用 Matplotlib 库中的 `scatter()` 和 `plot()` 函数分别绘制散点图和回归曲线。
4. 最后使用 `print()` 函数输出相关系数。
你只需要将代码保存为 `.py` 文件并在终端中运行即可。