Python是一种广泛使用的编程语言，提供了丰富的数据科学工具。其中的统计模块Statsmodels使得常用的统计方法都可以通过Python进行操作。本文将介绍使用Python进行的一种常用的统计方法——线性回归和lm检验。

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 提取自变量和因变量
x = data["x"]
y = data["y"]
# 添加常数列
x = sm.add_constant(x)
# 执行线性回归
model = sm.OLS(y, x).fit()
# 查看回归结果
print(model.summary())

代码中，首先使用Pandas读取数据，然后通过Statsmodels进行线性回归。线性回归结果包括系数、截距、$R^2$值等。但是，如何评估回归方程的整体显著性呢？这就需要lm检验了。

下面示例中，我们将使用Python的Statsmodels模块进行lm检验。

# 执行lm检验
residuals = model.resid
fitted_values = model.fittedvalues
lm_fit = sm.OLS(fitted_values, residuals).fit()
# 查看检验结果
print(lm_fit.summary())

lm检验（或方差呈线性模式检验）被用于分析回归模型的合理性。它的基本思想是检查一个序列的值是否是随机的。如果回归模型良好，残差应该是随机的，没有明显的趋势。

通过使用Python的Statsmodels，可以方便地进行线性回归和lm检验，以评估回归方程的合理性。