問題
制作一元材積表斗搞，不懂林學(xué)的可能不知道慷妙，如圖，也就是構(gòu)造材積和胸徑間的關(guān)系虑啤，這里采用了python的一元線性回歸方法（本人用spss做了冪函數(shù)非線性回歸架馋，效果最好）。
Python方差分析
- 導(dǎo)入庫和數(shù)據(jù)
from sklearn import linear_model
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df1 = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/一元材積表.xlsx')
- 繪制散點圖
X = np.array(df1[['胸徑']])
Y = np.array(df1[['材積']])
plt.rc('font',family='STXihei',size=15)
plt.scatter(X,Y,60,color='blue',marker='o',linewidths=3,alpha=0.4)
plt.xlabel('胸徑')
plt.ylabel('材積')
plt.title('一元材積表')
plt.show()
可以看出，用一元線性回歸是不太理想的屏鳍，不過為了給老師交作業(yè)，還是做一下好了屡律。
- 一元回歸模型
clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit(X,Y)
print(clf.coef_,clf.intercept_)
print(clf.score(X,Y))
結(jié)果如圖
結(jié)論
R2不高降淮，模型并不太好搏讶。
