jupter求解excel多元二次非线性回归模型

对于多元二次非线性回归模型的求解，可以使用Jupyter Notebook中的Python库来进行分析。下面是一个简单的示例代码，使用pandas和numpy库进行数据处理和拟合，以及matplotlib库进行结果可视化。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('your_data.xlsx')

# 提取自变量和因变量
x1 = data['x1']
x2 = data['x2']
y = data['y']

# 构建特征矩阵
X = pd.DataFrame({'x1': x1, 'x2': x2, 'x1^2': x1**2, 'x2^2': x2**2, 'x1*x2': x1*x2})

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 拟合模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 输出回归结果
print(results.summary())

# 绘制预测值与实际值的散点图
y_pred = results.predict(X)
plt.scatter(y, y_pred)
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
plt.show()

请注意，上述代码中的"your_data.xlsx"应替换为您的Excel数据文件路径。另外，您还需要安装所需的库（pandas、numpy、statsmodels、matplotlib）。

希望这可以帮到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。