ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ SCIPY

Scipy - это библиотека для научных вычислений в Python, которая включает различные модули, такие как линейная алгебра, оптимизация и статистика. Модуль scipy.stats содержит множество функций для статистического анализа данных, в том числе и для линейной регрессии.

Для построения линейной регрессии можно использовать функцию linregress() из модуля scipy.stats. Эта функция принимает два массива данных - массив x и массив y:

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = scipy.stats.linregress(x, y)

Здесь slope - наклон линии регрессии, intercept - сдвиг линии регрессии, r_value - коэффициент корреляции, p_value - p-значение теста на значимость наклона линии регрессии, std_err - стандартная ошибка наклона.

Для примера можно построить линейную регрессию для двух массивов данных x и y:

import scipy.stats
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = scipy.stats.linregress(x, y)
print("Наклон: %f, Сдвиг: %f" % (slope, intercept))
print("Коэффициент корреляции: %f" % r_value)

Результат:

Наклон: 1.000000, Сдвиг: 1.000000
Коэффициент корреляции: 1.000000

Этот пример демонстрирует, что массивы данных x и y имеют идеально линейную зависимость друг от друга (коэффициент корреляции равен 1). В реальных данных такая идеальная зависимость встречается редко, поэтому важно оценить статистическую значимость полученных результатов.