Pasted

import numba
 
@numba.njit(parallel=True)
def media(valores):
    soma = 0
    for i in numba.prange(len(valores)):
        soma += valores[i]
    return soma / float(len(valores))
 
@numba.njit(parallel=True)
def covariancia(x, media_x, y, media_y):
    covar = 0.0
    for i in numba.prange(len(x)):
        covar += (x[i] - media_x) * (y[i] - media_y)
    return covar
 
@numba.njit(parallel=True)
def variancia(valores, media):
    soma = 0
    for i in numba.prange(len(valores)):
        soma += (valores[i] - media) ** 2
 
    return soma
 
@numba.jit
def coef_regressao_linear(x, y):
    x_media = media(x)
    y_media = media(y)
    b1 = covariancia(x, x_media, y, y_media) / variancia(x, x_media)
    b0 = y_media - b1 * x_media
    return [b0, b1]