import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# Načtení dat
file_path = r"C:\Škola\BAK\AnalytickaCast\Kamdojizdime\PripavaDat\7.PrumerZaTyden\PrumerneHodnoty_Obce.xlsx"
df = pd.read_excel(file_path)

# Výběr dat
X = df["Rezidenti_Vodafone"]
y = df["Rezidenti_kamdojizdime"]

# Přidání konstanty
X_const = sm.add_constant(X)

# Lineární regrese
model = sm.OLS(y, X_const).fit()

# Vykreslení
plt.figure(figsize=(12, 8), facecolor='none')
plt.scatter(X, y, color="blue", label="Data body")
plt.plot(X, model.predict(X_const), color="red", linewidth=2, label="Regresní přímka")

# Popisky a legenda
plt.xlabel("Průměrný počet rezidentních SIM Vodafone", fontsize=20)
plt.ylabel("Průměrný počet rezidentních SIM Kamdojizdime ", fontsize=20)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.legend(fontsize=20)
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.6)

# Uložení s průhledným pozadím
plt.tight_layout()
plt.savefig("RegresniGraf_transparent.png", dpi=300, transparent=True)
plt.show()

# skript byl optimalizován pomocí nástroje ChatGPT 4.0