Чтобы выполнить обычную регрессию наименьших квадратов (OLS) для кадра данных по константе, вы можете использовать несколько методов на разных языках программирования. Вот несколько примеров:

Python использует статистические модели:

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
# Assuming your dataframe is named 'df'
for column in df.columns:
    X = sm.add_constant(df[column])
    y = df['constant_column']  # Replace 'constant_column' with the name of your constant column
    model = sm.OLS(y, X)
    results = model.fit()
    print(f"Results for column '{column}':")
    print(results.summary())
    print("")

R с использованием lm():

# Assuming your dataframe is named 'df'
for (column_name in colnames(df)) {
  formula <- formula(paste("constant_column ~", column_name))
  model <- lm(formula, data = df)
  print(paste("Results for column '", column_name, "':", sep = ""))
  print(summary(model))
  print("")
}

Обратите внимание, что в приведенных выше примерах вам необходимо заменить 'constant_column'фактическим именем столбца в вашем фрейме данных, который содержит константные значения.