numpy基礎 part15 線性模型

學習筆記，這個筆記以例子為主。

開發工具：spyder

若有一組觀測值：

[x11, x12, y1], [x21, x22, y2], [x31, x32, y3], 

...[xn1, xn2, yn]

列成矩陣形式：

在給出總體中的一組樣本，則估計的樣本回歸函式為：

b = np.linalg.lstsq(x, y)

b1 = b[0]
[0]b2 = b[0]
[1]b0 = b[0][2]

舉個例子(對模擬的資料進行多元回歸分析)

**：

import numpy as np

x = np.array(
[range(1
,11), 
np.random.randint(1,
20,10)
,              np.ones(10)
]).ty =
2*x[:,
0]- x[:,
1]+5
*x[:,2
]+ \
np.array(np.random.normal(0,
1,10)
) b = np.linalg.lstsq(x, y)
print
(b)b1 = b[0]
[0]b2 = b[0]
[1]b0 = b[0]
[2]print
('b1:'
, b1,
'b2:'
, b2,
'b0:'
, b0)

(array([ 1.91143292, -1.13716838,  6.97656854]), array([ 5.11734472]), 3, array([ 47.9682451 ,  11.92711516,   0.88959877]))

b1: 1.91143292471 b2: -1.13716837881 b0: 6.97656854129

若有點集[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]則帶入回歸方程中，求出**值：

import numpy as np

x = np.array(
[range(1
,11), 
np.random.randint(1,
20,10)
,              np.ones(10)
]).ty =
2*x[:,
0]- x[:,
1]+5
*x[:,2
]+ \
np.array(np.random.normal(0,
1,10)
) b = np.linalg.lstsq(x, y)
xpre = np.array([[
1,2,
1],[
3,4,
1],[
5,6,
1]])
ypre = xpre.dot(b[0]
)print
(ypre)

[ 4.00497056  6.18824332  8.37151608]

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