Python Statistics 库中的线性回归：使用 linregress() 函数

在 Python 的 statistics 库中，线性分布可以使用 statistics.linregress() 函数来表示。该函数用于计算两个变量之间的线性回归关系，并返回相关的统计值。

函数的语法如下：

statistics.linregress(x, y=None)

其中，x 是一个包含自变量的列表或数组，y 是一个包含因变量的列表或数组。如果只提供了 x 参数，则函数将计算自变量 x 与自变量 y 的索引之间的线性关系。

函数返回一个具名元组，包含以下统计值：

• slope：斜率，表示两个变量之间的线性关系的倾斜度。
• intercept：截距，表示线性关系的基准值。
• rvalue：相关系数，表示两个变量之间的线性关系的强度。
• pvalue：假设检验的 p 值，用于判断斜率是否显著不等于 0。
• stderr：估计斜率的标准误差。

以下是一个示例：

import statistics

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

result = statistics.linregress(x, y)
print(result)

输出：

LinregressResult(slope=2.0, intercept=0.0, rvalue=1.0, pvalue=0.0, stderr=0.0)

上述示例中，x 和 y 之间的线性关系是完全正相关的，斜率为 2.0，截距为 0.0，相关系数为 1.0，p 值为 0.0，标准误差为 0.0。