你可以用sklearn库进行最小二乘回归系数估计和预测，这样会更方便一些。
给你推荐一个链接如下：
https://www.pinggu.com/post/details/5f3e456a49796226c2294017
wangxishi
2020-11-23
1插入3列数据，这三列数据的第一个单元格的内容为你要查找的关键字。这三列分别是哲学，概论，618.
2.在b2单元格里面写入公式：=IF(ISERROR(SEARCH(B$1,$A2)),"0","1")
search函数的第一个参数，是要查找的关键字，第二个参数是查找范围。如果关键字被查找，则返回一个位置，如果没有被查到，则返回一个错误。我们这里要查找的内容是哲学，我们用b$1,锁定行，不锁定列，方便后面我们拖拽，因为关键字固定在第一行。
iferror函数的意思是，传入的参数只一个错误值则返回为True，非错误值则返回为False
if函数的意思是如果没有查找到关键字，则返回0，查找到则返回1.
3.将b2单元格的公式向右拖动到最后一列
4.将上面的公式向下拖动到最后一行
5.然后我们借助excel筛选功能可以将哲学列取值为1的数据筛选出来用作他用，其他都是以此类推。
星！
2020-11-23
#导入库
import pandas as pd
import numpy as np
#导入x数据
data=pd.read_excel("D:\\360安全浏览器下载\\1606099245_982293.xlsx")
#写入回归系数
coefficients=np.array([-0.08,-0.0,1.03 ,0.0,-0.05,0.0])
#接下来根据x和回归系数进行y值预测
data["y预测"]=coefficients[0]+coefficients[1]*data.x1+coefficients[2]*data.x2+coefficients[3]*data.x3+coefficients[4]*data.x4+coefficients[5]*data.x5
wangxishi
2020-11-23
最佳拟合线: Y = -0.08 + -0.0 * X1 + 1.03 * X2 0.0 * X3 -0.05 * X4 0.0 * X5
wangxishi
2020-11-23
你的回归系数不太对呀，有一些系数为0，比如x1,x3 x5前面的系数为0，那么这几个变量就起不到预测作用了，你把这个拟合式子给我发下文本
wangxishi
2020-11-23
那我现在用历史变量做出多元回归方程后，如何拿指定的19年的x变量根据这个方程画出图呢，有没有办法实现呢，想看看这个多元回归方程准不准，想拿19年的x变量用这个回归方程做预测，预测出Y值，怎么实现呢？
wangxishi
2020-11-23
