python用Lindeman, Merenda, and Gold (LMG) 方法计算Excel表格中三个因变量的贡献代码，所有自变量的贡献度的和为1

LMG方法是一种广义线性模型的可解释性指标，可以用于分解多个自变量在因变量中的贡献度。下面是Python实现LMG方法的代码示例：

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

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取因变量和自变量
y = data['y']
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]

# 构建广义线性模型
model = sm.GLM(y, X, family=sm.families.Gaussian())
result = model.fit()

# 计算LMG方法的贡献度
lmg = np.zeros(X.shape[1])
for i in range(X.shape[1]):
    X_i = X.iloc[:, [i]]
    model_i = sm.GLM(y, X_i, family=sm.families.Gaussian())
    result_i = model_i.fit()
    lmg[i] = np.sum(result_i.tvalues ** 2) * np.sum(result.params ** 2) / np.sum(result.tvalues ** 2)

# 归一化
lmg = lmg / np.sum(lmg)

# 输出结果
for i in range(X.shape[1]):
    print('x{}的贡献度为：{:.2%}'.format(i+1, lmg[i]))

其中，`data.xlsx`是包含因变量和自变量数据的Excel表格，`y`是因变量，`X`是自变量矩阵，`x1`、`x2`、`x3`是自变量列名。代码中使用了`statsmodels`库来构建广义线性模型，计算LMG方法的贡献度需要用到模型的$t$值和参数值，具体实现可以参考上面的代码。最后，对LMG方法的贡献度进行归一化，即可得到所有自变量的贡献度的和为1的结果。