Calculer le coefficient de régression d'une analyse de régression simple avec python

Calcul du coefficient de régression pour une analyse de régression simple

J'ai créé un code pour calculer le coefficient de régression d'une analyse de régression simple, alors veuillez l'utiliser si vous le souhaitez!

Importer la bibliothèque

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

Exemple de jeu de données (test.csv)

Column 1 Column 2
2.2 71
4.1 81
5.5 86
1.9 72
3.4 77
2.6 73
4.2 80
3.7 81
4.9 85
3.2 74

Lire les données


dataset = pd.read_csv('test.csv')

Extraction de colonnes

Extraire les colonnes avec X comme variable explicative et y comme variable objectif.


X = dataset.iloc[:, :-1].values #Indepand variable
y = dataset.iloc[:, 1].values #Depand variable

Calcul moyen


# Calculate Mean
Sum_X = sum(X)
N_X = len(X)
Mean_X = Sum_X / N_X

Sum_y = sum(y)
N_y = len(y)
Mean_y = Sum_y / N_y

Calcul de l'écart


# Calcuate Deviation
Devi_X = []

for Row_X in X:
    Devi_X.append(Row_X - Mean_X)

Devi_y = []

for Row_y in y:
    Devi_y.append(Row_y - Mean_y)

Multipliez l'écart entre X et y

# Multiply Deviation X and y

counter = 0
MD_Xy = []
while counter < len(Devi_X):
    MD_Xy_Value = Devi_X[counter] * Devi_y[counter]
    MD_Xy.append(MD_Xy_Value)
    counter += 1

Additionner le produit des écarts de X et y


# Sum of Multiply Deviation X and y
SMD_Xy = sum(MD_Xy)

Carré de déviation

# Squares of Calcuate Deviation
Sq_Devi_X = []

for DX in Devi_X:
    Sq_Devi_X.append(DX * DX)

Sq_Devi_y = []

for Dy in Devi_y:
    Sq_Devi_y.append(Dy * Dy)

Somme des carrés de l'écart


# Sum of Squares of Calcuate Deviation
SSX = sum(Sq_Devi_X)

SSy = sum(Sq_Devi_y)

Calcul du coefficient de régression


# Calculate Regression paramator
betaOne = SMD_Xy / SSX
betaZero = Mean_y - betaOne * Mean_X

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