使用jupter用完全二次的方法对excel数据进行多元非线性二次回归的代码及每行代码所表达的意思。

当使用Jupyter Notebook进行多元非线性二次回归时，你可以使用Python中的statsmodels库来实现。以下是一个示例代码，每行代码的解释也会附带：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取Excel数据文件
data = pd.read_excel('your_data_file.xlsx')

# 定义自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]  # 自变量1、2、3
y = data['y']  # 因变量

# 添加常数列作为截距
X = sm.add_constant(X)

# 构建完全二次回归模型
X['x1_sq'] = X['x1']**2  # 自变量1的平方
X['x2_sq'] = X['x2']**2  # 自变量2的平方
X['x3_sq'] = X['x3']**2  # 自变量3的平方

# 拟合回归模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 输出回归结果
print(model.summary())

这段代码的作用是先导入必要的库，然后读取包含数据的Excel文件。接着，你需要根据你的数据文件中的自变量和因变量的列名进行相应的修改。然后，添加一个常数列作为截距项，并构建完全二次回归模型，即在自变量上添加平方项。最后，使用`sm.OLS`函数进行拟合，并输出回归结果。

请确保将`your_data_file.xlsx`替换为你自己的数据文件名，并根据你的数据文件中的列名修改代码中的自变量和因变量的列名。