本课程主要讲述如何使用python进行线性回归与非线性回归分析，包括： 基于statsmodel的线性回归方法基于sklearn的线性回归方法基于Numpy的一元多项式非线性回归方法基于sklearn的多元多项式非线性回归方法基于scipy的通用曲线拟合非线性回归方法

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第2单元最终项目 目标 该项目的目标是创建一个多元线性回归模型，以准确预测华盛顿州金县的房价。 笔记本设置 对于这个项目，我使用了常规的python库，地理映射库以及统计或回归库。 通用python库 导入json 导入matplotlib.pyplot作为plt 将numpy导入为np 将熊猫作为pd导入 进口泡菜 汇入 地理地图库 从branca.colormap导入线性 导入geopandas作为GPPD 从ipyleaflet导入地图，GeoData，底图，LayersControl，Chropleth，热图，FullScreenControl 从ipyleaflet导入WidgetControl，GeoJSON 从ipywidgets导入文本，HTML 从shapely.geometry导入点，多边形 统计和回归库 从scipy.stats导入zscore 从sk

通过选取近20年来衢州市生产总值,采用MATLAB进行多元线性回归分析,研究了衢州市综合交通体系建设与经济社会发展的关系,结果表明:衢州市综合交通体系与经济社会发展的相关系数为0.987,对比相关性等级划分表,大于0.8,衢州市综合交通体系与经济社会发展具有高度相关性。为进一步完善综合交通体系、推动衢州市经济社会发展提出了相应的对策建议。

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本文运用一元线性回归模型，对我国城镇居民的消费支出和收入之间的长期稳定关系进行了研究，测算了边际消费倾向系数，并分析了二者之间的关系。研究结果显示，城镇居民收入是影响城镇居民消费性支出的主要原因，而收入增量和消费增量之间存在着显著的因果关系，城镇居民消费对城镇居民收入存在着显著的影响关系。提出了保持城镇收入持续增长，促进消费的建议。

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论文建立含有总人口X1（万人）、农林牧渔业总产值X2（亿元）、国内工业生产总值X3（亿元）、国内建筑生产总值X4（亿元）、社会商品零售总额X5（亿元）、就业人员X6（万人），受灾面积X7（万公顷）、能源生产总量X8（万吨标准煤）、共8个因素的国家财政收入回归模型，应用逐步回归法，通过统计软件SPSS13.0的计算，分析各个因素对国家财政收入的影响程度。