使用Python进行二元回归线性模型的数据分析和预测

使用Python编写代码，建立二元回归线性模型对数据进行分析和预测。首先，根据数据的特点，选择6个解释变量X1、X2、X3、X4、X5和X6，并分别与被解释变量Y建立一元线性回归模型。根据每个一元线性回归模型的检验结果，选择其中一个作为基本模型，然后逐步引入其他解释变量，建立二元线性回归模型。最终确定了被解释变量Y与解释变量Xi的二元线性回归模型。通过该模型，可以根据输入的X2019值，预测对应的Y2019值。