null, message from server: "Host '192.168.73.1' is not allowed to connect to this MySQL server"

在编程中，null通常表示一个空值或者缺失的值，它经常用于表示变量还没有被初始化或者是某个对象不存在的状态。当你在处理数据库交互时，如果遇到 "message from server: \"Host '192.168.73.1' is not allowed to connect to this MySQL server\"", 这意味着尝试连接到MySQL服务器的主机192.168.73.1没有权限或者配置错误，不允许从这个IP地址进行连接。这可能是由于防火墙设置、安全策略限制或者数据库访问控制列表（ACL）没有包含该IP地址。解决这个问题需要检查网络配置、MySQL服务器的授权设置以及相关的访问规则。

相关问题

因变量的数据是：71.54 73.92 73.27 71.2 73.91 72.54 70.66 71.85 71.08 71.29 74.7 65.49 68.95 73.34 65.96 72.37 70.07 72.55 71.65 71.73 73.1 67.47 69.87 67.41 78.14 76.1 74.91 72.91 70.17 66.03 64.37。一个自变量的数据是：66.165 71.25 70.135 65.125 69.99 65.765 67.29 67.71 66.525 67.13 69.505 56.777 66.01 67.97 62.9 66.1 64.51 68.385 66.205 65.77 67.065 63.605 64.305 60.485 70.29 69.345 68.415 66.495 65.765 63.28 62.84。另一个自变量的数据是：12857 24495 24250 10060 29931 18243 10763 9907 13255 9088 33772 8744 11494 20461 5382 19070 10935 22007 13594 11474 14335 7898 17717 15205 70622 47319 40643 11781 10658 11587 9725。

好的，根据您提供的数据，我们可以构建如下的多元线性回归预测模型：

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε

其中，Y为因变量，X1和X2为两个自变量，β0为截距，β1和β2为自变量的系数，ε为误差项。我们需要通过拟合模型来求解β0、β1和β2的值。

我们可以使用Python的statsmodels库来拟合模型，具体代码如下：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 构造自变量和因变量
X = np.column_stack((x1, x2))   # 将两个自变量按列合并为一个矩阵
y = np.array(y)

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 拟合模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 输出模型摘要
print(model.summary())

输出的模型摘要中，可以查看模型的拟合效果、各系数的置信区间和显著性水平等信息。