Напишем код, чтобы решить простую задачу: оценить множественную линейную регрессию в Python. Данные импортируются из Excel. Будем для примера оценивать модель y=const+b1*x1+b2*x2+b3*x3+b4*x4+b7*x7+u, используя данные из файла filename.xlsx. Зависимой переменной является у, независимыми переменными выступают x1, x2, x3, x4, x7. В модели есть константа const. Случайная ошибка в самой модели у нас обозначается как u. Поехали: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\...\filename.xlsx') #читаем данные из excel. Здесь предполагается, что в файле единственная вкладка. Если она не единственная, можно...

Собрать данные — это только начало. Можно до бесконечности заполнять таблицы, но какой смысл, если эти данные просто лежат мертвым грузом? Регрессия — мощный статистический инструмент, который помогает находить реальные зависимости. А с Python этот процесс становится элементарным и гибким, не чета старым добрым электронным таблицам. Забудь про бумагу и карандаш — пора по-настоящему научиться извлекать смысл из цифр. Начнем с главного. Базовая и самая понятная регрессия в Python — это простая линейная регрессия...