使用 statsmodels 进行多元线性回归

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statsmodels 是一个 Python 库，用于拟合统计模型、进行统计测试和探索数据。它提供了广泛的统计方法和模型，包括线性模型、广义线性模型、时间序列分析、非参数方法等。[size=0.85em]statsmodels 的优点之一是提供了丰富的结果摘要和统计诊断，有助于解释和理解模型的性能。
. W2 }1 q8 _: S4 r- {, W下面代码利用了 statsmodels 库中的 ols 函数来进行最小二乘拟合，然后输出了模型的摘要信息。让我解释一下：
. M* @  z0 w5 R% p  |
1.导入所需库：

1.    import numpy as np
   \" J: T: f! V! R$ z5 N# M) p& L) Z' a
2.    import pandas as pd
   4 G3 ~7 f' y; l; z; c. b\" c- V& E
3.    from statsmodels.formula.api import ols

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2.定义源数据：

1.    dic = {
   2 A2 a! A; f3 {% A* P$ l& Z$ f
2.        'x1': [7, 1, 11, 11, 7, 11, 3],4 Y7 x8 a6 G. c3 f* H
   
3.        'x2': [26, 29, 56, 31, 52, 55, 71],
   ) ^; q- d# m- f5 c\" a. G
4.        'y': [78.5, 74.3, 104.3, 87.6, 95.9, 109.2, 102.7],  p. O\" e/ O6 ?% K4 f
   
5.    }

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3.建立最小二乘拟合模型：

1.    model = ols('y~x1+x2', dic).fit()

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使用 ols 函数指定了模型的公式 y~x1+x2，表示因变量 y 与自变量 x1 和 x2 之间的线性关系，并利用源数据 dic 进行了最小二乘拟合。

7 ?+ t: q4 D  s" j4 X4.输出模型摘要：

1. model.summary()

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调用 summary() 方法输出了模型的摘要信息，包括参数估计、标准误差、置信区间、显著性检验、拟合优度等。
$ [' z% U6 }1 `( H! \$ G' H通过这段代码，你可以方便地利用 statsmodels 进行统计模型的拟合和分析，并快速获取模型的详细摘要信息。
6 T" E8 g% Z2 H6 L$ h( ^
3 X) l0 M% w! @2 i7 D9 y0 ]
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