使用Python的pandas和statsmodels库进行多元线性回归分析。

假设我们有一个数据集，其中包含时间序列数据和多个独立变量。首先，我们需要保证数据集满足平稳性，并对数据进行差分或转换等预处理操作。接下来，我们可以使用pandas库读取数据，创建DataFrame对象，并对数据进行可视化探索。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

读取数据集

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

可视化数据探索

df.plot(figsize=(10, 5)) plt.show()

接下来，我们可以使用statsmodels库中的OLS函数进行多元线性回归分析。首先，我们需要将数据集拆分为因变量和自变量数据集。然后，我们可以使用OLS函数拟合模型，并对模型进行诊断。

from statsmodels.formula.api import ols

拆分数据集

y = df['target'] X = df.drop(['target'], axis=1)

拟合多元线性回归模型

model = ols('target ~ var1 + var2 + var3', data=df).fit()

打印模型汇总信息

print(model.summary())

模型诊断

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) res = model.resid ax.plot(res) ax.set_ylabel('Residuals') plt.show()

最后，我们可以使用模型进行预测，并对预测结果进行评估和比较。

使用模型进行预测

pred = model.predict(X)

评估预测结果

mse = ((pred - y) ** 2).mean() rmse = mse ** 0.5 r2 = model.rsquared print('MSE: {:.4f}'.format(mse)) print('RMSE: {:.4f}'.format(rmse)) print('R-s