自变量的共线性检验的python代码

好的，请问您需要哪种自变量共线性检验的方法呢？我这里可以为您提供一些参考。

如果您需要进行方差膨胀因子（VIF）检验的代码，可以使用statsmodels包中的variance_inflation_factor函数。示例代码如下：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 假设数据集中包含两个自变量X1和X2，以及一个因变量Y
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data[['X1', 'X2']]
y = data['Y']

# 利用OLS拟合线性回归模型并计算VIF
X_with_const = sm.add_constant(X)
vif = pd.DataFrame()
vif["VIF Factor"] = [sm.variance_inflation_factor(X_with_const.values, i) for i in range(X_with_const.shape[1])]
vif["features"] = X_with_const.columns

# 打印VIF结果
print(vif)

如果您需要进行条件数（condition number）检验的代码，可以使用numpy包和scipy包中的相关函数。示例代码如下：

import numpy as np
from scipy.linalg import svd

# 假设数据集中包含两个自变量X1和X2，以及一个因变量Y
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 计算X的奇异值分解(SVD)并计算条件数
u, s, vh = svd(X)
cond = np.max(s) / np.min(s)

# 打印条件数
print("Condition number:", cond)