如何用jupter算出excel多元二次非线性回归模型剩余标准差，写出代码及其每行代码的意思

要在Jupyter Notebook中计算Excel数据的多元二次非线性回归模型的剩余标准差，你可以使用Python中的statsmodels库。以下是一个示例代码，每行代码的解释也会附带：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取Excel数据文件
data = pd.read_excel('your_data_file.xlsx')

# 定义自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]  # 自变量1、2、3
y = data['y']  # 因变量

# 添加常数列作为截距
X = sm.add_constant(X)

# 构建完全二次回归模型
X['x1_sq'] = X['x1']**2  # 自变量1的平方
X['x2_sq'] = X['x2']**2  # 自变量2的平方
X['x3_sq'] = X['x3']**2  # 自变量3的平方

# 拟合回归模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 计算剩余标准差
residual_std = model.mse_resid**0.5

# 输出剩余标准差
print("剩余标准差:", residual_std)

这段代码的作用与之前提到的代码类似，不同之处在于我们计算并输出了回归模型的剩余标准差。

请确保将`your_data_file.xlsx`替换为你自己的数据文件名，并根据你的数据文件中的列名修改代码中的自变量和因变量的列名。最后，使用`model.mse_resid`计算剩余平方和，然后取平方根即可得到剩余标准差。