stats.linregress(x, y)のメモ
SciPy.org-spicy.stats.lingressを参考しました。
メモ
stats.linregress(x, y)は、最小2乗法による単回帰です。
stats.linregress(x, y)
引数
x,y:配列
戻り値
slope:傾き
intercept:切片
r_varue:相関係数
p_value:p値
std_err:推定値の標準誤差
標準誤差については、誤差分散と不偏誤差分散を参照してください。
回帰分析のt値も参考になるかと思います。
ソースコード
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats as st import numpy as np x = np.random.normal(3.0, 1.0, 100) y = 10 + x * np.random.rand(100) slope, intercept, r_value, p_value, std_err = st.linregress(x,y) print("傾き:{0}\n切片{1}".format(slope,intercept)) #散布図と回帰線 plt.scatter(x, y) plt.plot(x, slope*x + intercept, color='red')