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用最小二乘估计回归系数，便于解释因素影响。
设计矩阵 X 与目标 y。
回归系数。
销量、成本、影响因素分析。
完整可运行代码
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [2, 2], [3, 3], [4, 5], [5, 5]], dtype=float)
y = np.array([3.1, 4.2, 6.0, 8.8, 9.5])
A = np.column_stack([np.ones(len(X)), X])
beta = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]
print("系数:", np.round(beta, 3))