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。

相关问题

准确率：0.748 召回率：0.672 精确率：0.712 F1值：0.691。评估该模型的性能

根据给出的准确率、召回率、精确率和F1值来评估该模型的性能，可以得出以下结论：

1. 准确率（Accuracy）：0.748，表示模型正确预测的样本占总样本数的比例。在这个模型中，约有74.8%的样本被正确预测。

2. 召回率（Recall）：0.672，也称为查全率，表示模型正确预测为正例的样本占所有实际正例样本的比例。在这个模型中，约有67.2%的实际正例样本被正确预测。

3. 精确率（Precision）：0.712，也称为查准率，表示模型正确预测为正例的样本占所有预测为正例的样本的比例。在这个模型中，约有71.2%的预测为正例的样本是真正的正例。

4. F1值：0.691，综合考虑了精确率和召回率，是二者的调和平均值。F1值越高，表示模型在平衡预测准确性和召回率方面表现越好。

综上所述，该模型在准确率、召回率、精确率和F1值上表现良好，但具体性能还需要根据具体任务和需求来评估。

0.712/0.179

我们需要计算$0.712\div0.179$.

解答过程如下：

1. 首先，我们需要将除数变为整数。为了实现这一点，我们可以将被除数和除数同时乘以100,这样我们就得到了$71.2\div17.9$.

2. 然后，我们可以尝试在$71.2$中找到一个接近于$17.9$的倍数。在这种情况下，这个倍数是$3$,因为$3\times17.9=53.7$,而$4\times17.9=71.6$。

3. 接下来，我们将$53.7$从$71.2$中减去，得到$17.5$.

4. 现在，我们需要在余数$17.5$中找到最接近的整数倍。在这种情况下，这个倍数是$10$,因为$10\times17.9=179$,而$9\times17.9=169.1$。

5. 最后，我们将$179$从$17.5$中减去，得到$161.5$.这个数大于除数$17.9$,所以我们不能再继续除了。

因此，我们的商是$\frac{3}{1}$,余数是$\frac{161}{100}$。所以，$0.712\div0.179=3\div1+\frac{161}{100}\div100$ $=3.0161$\approx3.016。