python两个未知数怎么建立多元回归方程

在Python中，可以使用statsmodels库中的ols函数来建立多元回归方程。首先，需要将数据存储在一个DataFrame中，然后使用ols函数来拟合模型。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf

# 创建数据集
data = {'x1': [1, 2, 3, 4, 5], 'x2': [2, 4, 6, 8, 10], 'y': [5, 7, 9, 11, 13]}
df = pd.DataFrame(data)

# 拟合多元线性回归模型
model = smf.ols(formula='y ~ x1 + x2', data=df).fit()

# 输出模型摘要
print(model.summary())

在这个例子中，我们有两个自变量x1和x2，以及一个因变量y。ols函数的formula参数指定了模型的形式，其中“~”符号表示左边是因变量，右边是自变量。在这个例子中，我们使用“y ~ x1 + x2”来定义模型，表示y是x1和x2的线性组合。

拟合模型后，可以使用summary函数来输出模型摘要，其中包括模型的系数、标准误差、t值和p值等信息。