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我有一个数据集来进行多元线性回归：

                 Y = C + aX1 + bX2 + ε

但请考虑因变量和自变量测量错误的情况（Y ± α、X1 ± β、X2 ± γ）。这条线是，

           Y = C + aX1 + bX2 + (ε + α + βa + γb)

我的问题是如何在回归中实现这些不确定性（α、β、γ）。每个 x 和 y 都有不同的不确定性。python中是否有库可以进行这种稳健的回归？

Sklearn.linear_model 执行多元线性回归，但没有不确定性（α、β、γ）。

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我不明白你想问什么，问题不清楚，但我希望这能在我们从例子中学到一些东西。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Initializing a dictionary 
**Stock_Market = {'Year':[2017,2017,2017,2017,2017,2017,2017,2017,2017,2017,2017,2017,2016,2016,2016,2016,2016,2016,2016,2016,2016,2016,2016,2016],'Month': [12, 11,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,12,11,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1],'Interest_Rate': [2.75,2.5,2.5,2.5,2.5,2.5,2.5,2.25,2.25,2.25,2,2,2,1.75,1.75,1.75,1.75,1.75,1.75,1.75,1.75,1.75,1.75,1.75],'Unemployment_Rate': [5.3,5.3,5.3,5.3,5.4,5.6,5.5,5.5,5.5,5.6,5.7,5.9,6,5.9,5.8,6.1,6.2,6.1,6.1,6.1,5.9,6.2,6.2,6.1], 'Stock_Index_Price': [1464,1394,1357,1293,1256,1254,1234,1195,1159,1167,1130,1075,1047,965,943,958,971,949,884,866,876,822,704,719]}**

df = pd.DataFrame(Stock_Market,columns = ['Year','Month','Interest_Rate','Unemployment_Rate','Stock_Index_Price'])

plt.scatter(df['Interest_Rate'], df['Stock_Index_Price'], color='red')
plt.title('Stock Index Price Vs Interest Rate', fontsize=14)
plt.xlabel('Interest Rate', fontsize=14)
plt.ylabel('Stock Index Price', fontsize=14)
plt.grid(True)
plt.show()
于 2020-05-17T20:40:37.843 回答