统计学实验报告分析步骤

一家自来水公司负责向城市供应生洁用水和工业生产用水，book8. 03_是该自来水公司最近 15年的供水数据(单位：万吧）oa
(1） 绘制时间序列的散点图，描述其趋势。
(2）选择一条合适的趋势线拟合数据，并根据趋热线预测 2006 年供水量。

该回答引用ChatGPT-3.5，仅供参考，不保证完全正确

要进行统计学实验报告分析步骤，你可以按照以下步骤进行：

步骤 1: 数据导入和准备
首先，你需要将数据导入Python中，可以使用Pandas库来处理和分析数据。确保你已经安装了Pandas库，并导入它。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('book8.03_供水数据.csv')

# 查看数据的前几行
print(data.head())

步骤 2: 绘制时间序列的散点图
使用Matplotlib库可以绘制时间序列的散点图。确保你已经安装了Matplotlib库，并导入它。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(data['年份'], data['供水量'])
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('供水量（万吧）')
plt.title('供水量时间序列散点图')
plt.show()

步骤 3: 选择合适的趋势线拟合数据
根据散点图的趋势，选择合适的趋势线来拟合数据。可以使用Numpy库进行多项式拟合。确保你已经安装了Numpy库，并导入它。

import numpy as np

# 多项式拟合
coefficients = np.polyfit(data['年份'], data['供水量'], deg=1)
poly_line = np.poly1d(coefficients)

# 绘制拟合曲线和散点图
plt.scatter(data['年份'], data['供水量'])
plt.plot(data['年份'], poly_line(data['年份']), color='red')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('供水量（万吧）')
plt.title('供水量时间序列拟合曲线')
plt.show()

步骤 4: 预测2006年供水量
使用拟合曲线预测2006年的供水量，可以直接使用多项式函数来计算预测值。

# 预测2006年供水量
predicted_supply = poly_line(2006)
print("2006年供水量的预测值：", predicted_supply)

这些步骤将帮助你绘制时间序列的散点图，选择合适的趋势线来拟合数据，并预测2006年的供水量。请确保你已经准备好数据文件，并将其命名为"book8.03_供水数据.csv"，并与Python脚本文件放在同一目录下。