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  3. 使用 Python 中的 statsmodels 进行回归入门
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道练习

以分类解释变量进行线性回归

分组均值算得很棒！正如上一段视频所提到的，每个类别的均值也会成为只含一个分类变量的线性回归模型的系数。您将在本练习中验证这一点。

当解释变量是分类变量时，您可以使用与数值解释变量相同的代码来运行线性回归。不过，模型返回的系数会有所不同。这里您将对台湾不动产数据集运行线性回归。

taiwan_real_estate 已可用，ols() 函数也已加载。

说明 1 / 共 2 个

undefined XP
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    2
  • 运行并拟合一个线性回归：以 price_twd_msq 为响应变量，house_age_years 为解释变量，数据集为 taiwan_real_estate。将结果赋给 mdl_price_vs_age。
  • 打印其参数。