雰囲気で分析している人のために(線形回帰モデル編1) - Qiitaimport pandas as pd import statsmodels.api as sm # 世界の二酸化炭素濃度月平均の推移 # (https://www.data.go.jp/data/dataset/mlit_20180523_0032)より df_co2 = pd.read_csv('co2.csv') # 年々世界の二酸化炭素濃度は上がってきてるのではないか？ # # 説明変数として全384時点(0～383)を使う。 df_co2['x'] = df_co2.index X = df_co2.loc[:, ['x']] # 目的変数として各月の二酸化炭素濃度(ppm)平均を使う。 Y = df_co2.loc[:, ['ave_ppm']] # 最小二乗法で線形回帰モデルの係数を推定する。(時系列データでこんなことやるのは・・・) model = sm.OLS(Y,sm.
