python 读取excel表格使用最小二乘法求解多重非线性回归方程

时间: 2023-06-29 09:05:35 浏览: 126
首先,你需要安装 `pandas` 和 `numpy` 库来读取和处理 excel 表格数据以及进行最小二乘法计算。 以下是一个基本的例子,假设你的 excel 表格名为 `data.xlsx`,其中有三个变量 `x1`, `x2`, `y`: ```python import pandas as pd import numpy as np # 读取 excel 表格 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 提取 x1, x2, y 列 x1 = df['x1'] x2 = df['x2'] y = df['y'] # 构造设计矩阵 X X = np.vstack((np.ones(len(x1)), x1, x2, x1**2, x2**2, x1*x2)).T # 使用最小二乘法求解多重非线性回归方程 beta, _, _, _ = np.linalg.lstsq(X, y, rcond=None) # 打印回归系数 print('beta:', beta) ``` 解释一下,首先使用 `pandas` 库的 `read_excel` 函数读取 `data.xlsx` 表格数据,然后提取出 `x1`, `x2`, `y` 三列数据。接下来,我们需要构造设计矩阵 `X`,其中包含了每个样本的各个特征以及它们的二次项和交叉项。最后,使用 `numpy` 库的 `linalg.lstsq` 函数求解多重非线性回归方程,得到回归系数 `beta`。 需要注意的是,上述例子中使用的是二次项和交叉项的多重非线性回归方程,如果你需要使用其他的非线性方程,你需要根据需要构造不同的设计矩阵 `X`。

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