回归分析 python

Question

自变量既有时序变量，又有分类变量，又有连续变量，而因变量是连续变量，该建立什么类型的模型，怎样建立迷行探究各因素影响程度呢

Answer 1

该回答引用ChatGPT
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如果自变量既有时序变量，又有分类变量，又有连续变量，而因变量是连续变量，则可以建立多元线性回归模型。您可以使用statsmodels库或scikit-learn库中的OLS函数来实现。您可以通过检查各变量之间的相关性以及观察各变量的P值，来探究各因素对因变量的影响程度。如果需要，您还可以使用交互项来探究复杂的关系。

可以使用statsmodels库中的ols（Ordinary Least Squares）函数来建立回归模型。具体示例如下：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据并将分类变量转换为哑变量
data = pd.read_csv("data.csv")
data = pd.get_dummies(data, columns=["category_variable"])

# 分离自变量和因变量
X = data.drop(["dependent_variable"], axis=1)
y = data["dependent_variable"]

# 建立回归模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 打印结果
print(results.summary())

在上面的代码中，首先使用pandas读取数据并将分类变量转换为哑变量。然后将自变量和因变量分离出来。最后，使用statsmodels.api中的ols函数建立回归模型并打印结果。