请问一下(3)第二问用python代码怎么写？

Question

这是我的一道作业题，希望可以有人能帮忙解答一下，我在教材上没有看懂

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了完成这个任务，我们将使用Python的pandas、matplotlib和statsmodels库来进行数据处理、绘图和统计分析。首先确保你已经安装了这些库，如果没有，可以通过pip进行安装：

pip install pandas matplotlib statsmodels

接下来，我们按照题目要求逐步实现每个部分。这里是一个完整的Python脚本，包含了所有步骤：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr
from statsmodels.formula.api import ols

# 读取数据
data = {
    '地区': ['北京', '辽宁', '上海', '江西', '河南', '贵州', '陕西'],
    '人均GDP': [22460, 11226, 34547, 4851, 5444, 2662, 4549],
    '人均消费水平': [7326, 4490, 11546, 2396, 2208, 1608, 2035]
}
df = pd.DataFrame(data)

# ① 绘制散点图
plt.scatter(df['人均GDP'], df['人均消费水平'])
plt.xlabel('人均GDP')
plt.ylabel('人均消费水平')
plt.title('人均GDP与人均消费水平散点图')
plt.grid(True)
plt.show()

# ② 计算线性相关系数
correlation_coefficient, _ = pearsonr(df['人均GDP'], df['人均消费水平'])
print(f"两个变量之间的线性相关系数：{correlation_coefficient}")

# ③ 求出估计的回归方程
formula = '人均消费水平 ~ 人均GDP'
model = ols(formula, data=df).fit()
params = model.params
intercept = params[0]
slope = params[1]

print(f"回归方程：人均消费水平 = {intercept:.2f} + {slope:.2f} * 人均GDP")
print(f"回归系数的实际意义：每增加1元人均GDP，人均消费水平预计增加{slope:.2f}元")

# ④ 计算判定系数
r_squared = model.rsquared
print(f"判定系数（R^2）：{r_squared}")
print(f"判定系数的意义：模型对样本数据变异性的解释程度，值越接近1，表示拟合度越好")

# ⑤ 检验回归方程线性关系的显著性
alpha = 0.05
p_value = model.pvalues['人均GDP']
if p_value < alpha:
    print("在α=0.05的显著性水平下，线性关系是显著的")
else:
    print("在α=0.05的显著性水平下，线性关系不显著")

# 预测某地区人均消费水平
gdp_example = 5000
predicted_consumption = intercept + slope * gdp_example
print(f"当人均GDP为5000元时，预测的人均消费水平为{predicted_consumption:.2f}元")

这个脚本会执行所有的任务并输出结果。如果你有任何疑问或不明白的部分，随时向我提问。