Python、回帰分析

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

t = np.arange（1、10、1）＃1から9までの時系列のリストを生成
y = t * 0.9 + np.sin（t）＃上向きボラティリティy軸を生成データリスト
モデル= np.polyfit（t、y、deg = 2）＃2次モデルに適合。deg= 1の場合、1次線形回帰モデル
t2 = np.arange（-2、
12、0.5 ）＃新しい時系列リストを生成するy2predict = np.polyval（model、t2）＃新しく生成されたモデルモデルを使用して、t2が従属変数であるという条件下で独立変数y2predict 
plt.plot（t、y、 ' を生成するo '、t2、y2predict、' x '）
plt.show（）