本文总结了《Python数学建模》中多元线性回归和Logistic回归的核心内容。多元线性回归通过最小二乘法估计参数，用F检验和t检验评估变量显著性，并需注意线性假设、多重共线性和误差项要求。通过水泥热量与化学成分关系的案例，演示了模型构建与评估过程。Logistic回归则用于分类问题，通过最大似然估计求解参数，以家庭收入与购房决策为例展示了模型应用。两种方法都强调了统计检验的重要性，并提供了Py