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数据分析：回归分析：回归中的虚拟变量应用

1数据分析：回归分析：回归中的虚拟变量应用

1.1回归分析基础

1.1.1线性回归模型简介

线性回归是统计学中一种常用的数据分析方法，用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系。在模型中，我们假设因变量y与自变量x之间的关系可以表示为：

y=β0+β1*x+ε

其中，β0是截距，β1是斜率，ε是误差项，代表了模型无法解释的随机波动。

1.1.1.1示例代码

假设我们有一组数据，包含房屋的大小（平方米）和价格（万元），我们可以通过Python的pandas和statsmodels库来