以全国为研究对象，围绕人口结构与房地产的关系，建立数学模型的代码

建立数学模型需要考虑多个因素，实现代码也需要用到多个工具和库。以下是一个简单的代码示例，用Python实现基于线性回归的房价预测模型，以探讨人口结构与房地产的关系：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取人口数据和房价数据
pop_data = pd.read_csv('population.csv')
house_price_data = pd.read_csv('house_price.csv')

# 对数据进行预处理，如去除空值、异常值等
pop_data.dropna(inplace=True)
house_price_data.dropna(inplace=True)

# 合并人口数据和房价数据
merged_data = pd.merge(pop_data, house_price_data, on='City')

# 对数据进行可视化分析
plt.scatter(merged_data['Population'], merged_data['House Price'])
plt.xlabel('Population')
plt.ylabel('House Price')
plt.show()

# 建立线性回归模型
X = merged_data[['Population']]
y = merged_data['House Price']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 进行预测并输出结果
pred = model.predict([[1000000]])
print('预测房价为：', pred)

以上代码仅是一个简单的示例，实际建立数学模型需要根据具体问题进行选择和调整。同时，为了提高模型的准确性和稳定性，还需要进行数据清洗、特征工程、模型调参等多个步骤。