Pythonを利用した線形回帰分析について、基本的事項のみ記載した書籍はいろいろあるようですが、実務における課題やその課題に対する対応まで書いた書籍はないんですよね。その場合、R言語を使っているケースが多い気がします。
例えば、「RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス＆機械学習」は実務上の課題や対応方法を具体的に記述していて、非常に良い本なのですが、統計分析（線形回帰分析、クラスタリング、因子分析、主成分分析等）ではR言語が利用されていて、Pythonが利用されているのは機械学習・ディープラーニングのみになっています。
- 作者: 有賀友紀,大橋俊介
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2019/03/26
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
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そこで、この本で利用されている線形回帰分析の事例の一部をPythonで書き直してみました。自分自身への備忘の意味もあり、以下に整理してみます。なお、残差分析やAIC等の確認を行うため、Statsmodelを利用しています。Scikit-learnのLinearRegressionにはそこまでの機能はないようです（予測することに重きを置いている？）
