存货估测：线性回归方程建立（最小二乘法）

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金融风险管理 - q030
存货估测：线性回归方程建立
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metadata = {
    "id": "q030",
    "title": "存货估测：线性回归方程建立（最小二乘法）",
    "module": "存货估测与回归分析",
    "difficulty": "beginner",
    "data_files": ["case33_fry_cost.csv"],
    "skills": ["线性回归", "最小二乘法", "numpy/scipy"],
    "estimated_minutes": 10
}

"""
【题目】
读取case33_fry_cost.csv，建立存货账面成本与前3年累计投放量的线性回归模型：
Y = a + b * X
（Y = 账面结存成本(万元)，X = 前3年累计投放(万kg)）

使用numpy.polyfit拟合。

输出字符串（保留4位小数）：
回归方程: Y = {a} + {b}X
截距(a): {a}
斜率(b): {b}
"""

def solve():
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from pyodide.http import open_url
    from io import StringIO

    BASE_URL = "https://data.zuihe.com/finance/"
    df = pd.read_csv(StringIO(open_url(BASE_URL + "case33_fry_cost.csv").read()))

    x = df['cumulative_3yr_stocking'].values
    y = df['book_cost'].values

    coeffs = np.polyfit(x, y, 1)
    b = round(coeffs[0], 4)
    a = round(coeffs[1], 4)

    lines = [
        f"回归方程: Y = {a} + {b}X",
        f"截距(a): {a}",
        f"斜率(b): {b}",
    ]
    return '
'.join(lines)

if __name__ == "__main__":
    print(solve())