问题

制作一元材积表，不懂林学的可能不知道，如图，也就是构造材积和胸径间的关系，这里采用了python的一元线性回归方法（本人用spss做了幂函数非线性回归，效果最好）。

Python方差分析

1. 导入库和数据

   from sklearn import linear_model
   
   import numpy as np
   
   import pandas as pd
   
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   df1 = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/一元材积表.xlsx')

2. 绘制散点图

   X = np.array(df1[['胸径']])
   
   Y = np.array(df1[['材积']])
   
   plt.rc('font',family='STXihei',size=15)
   
   plt.scatter(X,Y,60,color='blue',marker='o',linewidths=3,alpha=0.4)
   
   plt.xlabel('胸径')
   
   plt.ylabel('材积')
   
   plt.title('一元材积表')
   
   plt.show()

   
   
   
   可以看出，用一元线性回归是不太理想的，不过为了给老师交作业，还是做一下好了。
3. 一元回归模型

   clf = linear_model.LinearRegression()
   
   clf.fit(X,Y)
   
   print(clf.coef_,clf.intercept_)
   
   print(clf.score(X,Y))

   结果如图
   
   
   

   结论

   R2不高，模型并不太好。