stats reg

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linear_reg(x, y, df)

执行线性回归分析，对给定的pandas数据帧中的两列进行线性回归。

参数

• x：字符串，表示自变量列的名称。
• y：字符串，表示因变量列的名称。
• df：pandas数据帧，包含两列数据。

返回值

返回一个字典，包含拟合的回归器对象、斜率、截距和R-squared值。

注意事项

• x和y参数必须是数据帧df中的有效列名。
• 数据帧df必须包含x和y列。
• x和y列的数据类型必须是数值型。
• 如果数据帧中存在缺失值，可能会导致线性回归分析的结果不准确。
• 该函数使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归分析。

示例

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 执行线性回归分析
result = linear_reg('x', 'y', df)

# 打印结果
print(result)

输出：

{
    'regressor': LinearRegression(),
    'a': 2.0,
    'b': 0.0,
    'r2': 1.0
}

在这个示例中，我们创建了一个包含两列数据的数据帧，并对这两列进行线性回归分析。返回的结果包含了拟合的回归器对象、斜率、截距和R-squared值。