pythonで単回帰分析の回帰係数を算出

単回帰分析の回帰係数の算出

単回帰分析の回帰係数の算出のコードを作ったので, 宜しければ, 使ってください！

ライブラリのインポート

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

データセットの例（test.csv）

Column 1	Column 2
2.2	71
4.1	81
5.5	86
1.9	72
3.4	77
2.6	73
4.2	80
3.7	81
4.9	85
3.2	74

データの読み込み

dataset = pd.read_csv('test.csv')

列の取り出し

Xを説明変数, yを目的変数として, 列をそれぞれ取り出します。

X = dataset.iloc[:, :-1].values #Indepand variable
y = dataset.iloc[:, 1].values #Depand variable

平均の計算

# Calculate Mean
Sum_X = sum(X)
N_X = len(X)
Mean_X = Sum_X / N_X

Sum_y = sum(y)
N_y = len(y)
Mean_y = Sum_y / N_y

偏差の計算

# Calcuate Deviation
Devi_X = []

for Row_X in X:
    Devi_X.append(Row_X - Mean_X)

Devi_y = []

for Row_y in y:
    Devi_y.append(Row_y - Mean_y)

Xとyの偏差をかける

# Multiply Deviation X and y

counter = 0
MD_Xy = []
while counter < len(Devi_X):
    MD_Xy_Value = Devi_X[counter] * Devi_y[counter]
    MD_Xy.append(MD_Xy_Value)
    counter += 1

Xとyの偏差をかけたものを合計する

# Sum of Multiply Deviation X and y
SMD_Xy = sum(MD_Xy)

偏差の平方

# Squares of Calcuate Deviation
Sq_Devi_X = []

for DX in Devi_X:
    Sq_Devi_X.append(DX * DX)

Sq_Devi_y = []

for Dy in Devi_y:
    Sq_Devi_y.append(Dy * Dy)

偏差の平方和

# Sum of Squares of Calcuate Deviation
SSX = sum(Sq_Devi_X)

SSy = sum(Sq_Devi_y)

回帰係数の計算

# Calculate Regression paramator
betaOne = SMD_Xy / SSX
betaZero = Mean_y - betaOne * Mean_X