一、Excel数据分析实现线性回归

1、添加文件夹

Excel打开身高体重文件夹

2、添加工具

（1）文件-选项-加载项

（2）点击转到，勾选分析数据库及分析数据库-VBA

（3）数据功能中看到数据分析，说明添加成功

3、实现线性回归

（1）数据分析-回归-20个数据域

（2）输出图表

（3）双击体重，设置坐标轴格式，点击坐标轴选项，设置最大最小值，间隔单位

（4）修改后图像

（5）右键点击数据，添加趋势线，设置趋势线格式为线性，点击选择显示公式，显示R平方值

（6）完成格式设置后图像

（7）同理200个数据组

（8）同理2000个数据

二、jupyter不借助库最小二乘法实现

（1）上传数据文件

（2）数据代码及结果
20组数据

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import array
from numpy import mean
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import math
df=pd.read_excel('C:\\Users\\86199\\weights_heights.xlsx')
dl=df.head(20)
x=dl["Weight"]
y=dl["Height"]
plt.scatter(x,y)
plt.axis([0,180,65,72])
#计算平均值
x_mean=mean(x)
y_mean=mean(y)
num=0.0#分子
d=0.0#分母
m=0.0
for x_i,y_i in zip(x,y):num+=(x_i-x_mean)*(y_i-y_mean)d+=(x_i+x_mean)**2m+=(y_i+y_mean)**2
a=num/d
b=y_mean-a*x_mean
y_hat=a*x+b
plt.scatter(x,y)#散点图绘制数据x，y
plt.plot(x,y_hat,color='coral')#绘制图线
plt.axis([80,180,65,72])#规定范围
plt.show()#调用显示

200组数据

2000组数据

三、jupyter借助skleran实现

（1）20组数据

# 导入所需的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegressionp=pd.read_excel('身高体重数据集.xlsx','Sheet1')
#读取数据行数
p1=p.head(20)
x=p1["Height"]
y=p1["Weight"]
# 数据处理
# sklearn 拟合输入输出一般都是二维数组，这里将一维转换为二维。
y = np.array(y).reshape(-1, 1)
x = np.array(x).reshape(-1, 1)
# 拟合
reg = LinearRegression()
reg.fit(x,y)
a = reg.coef_[0][0]     # 系数
b = reg.intercept_[0]   # 截距
print('拟合的方程为：Y = %.4fX + (%.4f)' % (a, b))
c=reg.score(x,y)    # 相关系数
print(f'相关回归系数为%.4f'%c)# 可视化
prediction = reg.predict(y)                # 根据高度，按照拟合的曲线预测温度值
plt.xlabel('Height')                      #label中如果有中文会报警告
plt.ylabel('Weight')
plt.scatter(x,y)
y1 = a*x + b
plt.plot(x,y1,c='r')

(2)200组数据

（3）2000组数据

四、总结与参考

1、参考

https://blog.csdn.net/weixin_56102526/article/details/120495151
https://blog.csdn.net/jynyyhd/article/details/129461973

2、总结

三种方式实现线性回归，Excel运用数据分析工具和jupyter的skleran库函数实现相对简单，直接jupyter编程需要自己设计算法较为复杂一点。

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Excel-Python实现线性回归

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一、Excel数据分析实现线性回归

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2、添加工具

3、实现线性回归

二、jupyter不借助库最小二乘法实现

三、jupyter借助skleran实现

四、总结与参考

1、参考

2、总结

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