根据附件2的数据，建立—个合适的回归方程， y x1 x2 x3 x4 x5 53.2000 163 168.6000 6004 5 6.5000 18.5000 14.5000 22.5000 209 11 16 11.3000 88.2000 109.4000 1919 10 18.2000 84.7000 151.6000 277 7287 7 10 7.3000 79.1000 17.4000 5311 15 17.5000 17.9000 60.4000 93 6109 8 3.6000 2.5000 53.2000 21.5000 4057 17 18.5000 27.3000 108.5000 114.5000 4161 3 4 5.9000 48.7000 61.3000 2166 10 11.6000 23.9000 142.8000 129.8000 11125 9 14.2000 69.4000 214.7000 159.4000 13937 2 2.5000 20.6000 65.6000 91 4000 18 12 1.9000 13.2000 6.1000 2841 14 12.8000 3 60.9000 60.3000 1273 26 7.8000 7.3000 21.2000 51.1000 2404 34 2.7000 46.2000 114.3000 73.6000 6109 12 3.2000 78.8000 299.5000 171.7000 15571 4 7.6000 11.1000 78.9000 38.8000 4228 11 11 8.6000 90 105.3000 3772 15 28.4000 48.9000 160.3000 161.5000 6451 5 6.2000 22.1000 84 122.6000 3275 9 10.8000 11.1000 78.9000 38.8000 4228 10 33.7000 8.6000 90 105.3000 3772 14 16.5000 48.9000 160.3000 161.5000 6451 6 9.3000 22.1000 84 122.6000 3275 10 11.6000

为了建立回归方程，我们需要先确定哪些自变量对因变量y有显著影响。可以使用统计软件进行多元线性回归分析，得出每个自变量的系数和显著性水平，进而筛选出影响显著的自变量。

在这里，我提供一个使用Python进行多元线性回归分析的示例代码，您可以根据自己的数据格式进行相应的修改：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_excel('附件2.xlsx')

# 定义自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5']]
Y = data['y']

# 添加截距项
X = sm.add_constant(X)

# 进行多元线性回归分析并打印结果
model = sm.OLS(Y, X).fit()
print(model.summary())

运行以上代码后，会输出回归分析的结果，包括每个自变量的系数、标准误、t值、p值等信息。根据p值可以判断哪些自变量对因变量y有显著影响。根据回归分析的结果，可以建立一个合适的回归方程，例如：

y = 16.576 + 0.036x1 + 0.007x2 + 0.005x3 + 0.001x4 + 0.275x5

其中，x1、x2、x3、x4、x5分别为自变量，y为因变量。请注意，这只是一个示例方程，您需要根据自己的数据进行相应的分析和建模，以得到更加准确的回归方程。

相关问题

建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

假设我们有一个包含两个特征（x1和x2）和一个二元目标变量（y）的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。

逻辑回归模型的一般形式是：

p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2)

其中，σ是sigmoid函数，β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。

这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时，y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数，或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。

python代码建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

下面是一个使用Python的scikit-learn库来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系的逻辑回归模型的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建一个样本数据集，包含两个特征（x1和x2）和一个二元目标变量（y）
X = np.array([[1, 2, 1], [2, 1, 0], [3, 4, 1], [4, 3, 0]])
y = np.array([1, 0, 1, 0])

# 实例化一个逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 使用样本数据拟合模型
model.fit(X, y)

# 查看模型系数
print(model.intercept_, model.coef_)

这个代码使用一个包含4个样本和3个特征的数据集来实例化并拟合一个逻辑回归模型。其中，第一个特征是x1，第二个特征是x2，第三个特征是x1x2。模型拟合后，我们可以使用intercept_和coef_属性来查看模型的系数。其中，intercept_是截距，coef_是特征的系数。