基于Python的家庭金融问题线性回归研究

关键词：家庭金融；统计学；线性回归；Python语言

中图分类号：TP3 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）36-0073-02"开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

Python是一门诞生于20世纪90年代的高级编程语言，由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆设计。如今，Python已被广泛应用于系统管理任务处理、Web编程以及金融、统计、时间序列等多个领域的数据处理，具有易维护、处理速度快、可移植性强等诸多优点。

线性回归模型在统计学中具有重要地位，它主要探讨因变量与自变量之间的线性关系。通过统计学方法构建自变量与因变量的关系模型，并可以通过改变自变量的值来预测因变量的未来趋势。回归分析常用的软件包括Excel、SPSS、Eviews9、R、Python等[1-4]。作为一项成熟的技术，回归分析已经发展出多种分析方法，如线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归等。本文着重探讨如何应用Python 进行线性回归分析。

1 Python 程序使用的主要技术介绍

1.1 Seaborn 库的简述与本文应用

Matplotlib是Python中一个强大的绘图库，在数据可视化领域得到广泛应用。然而，由于其代码相对底层，绘制图片需要编写大量代码，对初学者而言学习难度较大。Seaborn库则是对Matplotlib的二次封装，能够使用较少的代码绘制出精美的图片，并且与numpy、pandas等库高度兼容，使得数据可视化变得更加简单便捷。本文主要使用了seaborn库中的boxplot （）和pairplot（）方法，分别绘制出描绘数据分布的箱线图和有最佳拟合曲线和95％置信带的散点图。