# data[].attributes.body
Ojo no dividas el conjunto de datos cuando son tan pocos y si lo vas a hacer debes usarlos para validar el modelo después de ajustarlo

# data[].attributes.body
Revisado

# data[].attributes.body
Ojo Fi es diferente Fo, se debe solucionar usando un valor constante de Fi

# data[].attributes.body
*Mucho cuidado con el DataFrame de donde estas tomando los datos:
F5=dframe_line["F5"].to_numpy()

F6=dframe["F6"].to_numpy()

F1=dframe["F1"].to_numpy()
En este caso afortunadamente no te genera error los cálculos posteriores debido a que el dataset no tiene datos nulos
*La forma como se realiza la regresión no es adecuada para usar un modelo personalizado como el solicitado

# data[].attributes.body
No logre hacer lo de la regresión multilineal

# data[].attributes.body
*En el primer ejercicio aunque se ejecuta las tareas a realizar, no se crea como una función que reciba los coeficientes y retorne una lista con las raices

# data[].attributes.body
https://colab.research.google.com/drive/103oRy-UOG6I5u1NrJ79F6XbP2pXq5rp4?usp=sharing

# data[].attributes.body
*Te recomiendo no hacer la declaración de las variables de la forma que lo estas haciendo: variable=int=####, esto te puede generar un error en algunas ocasiones porque estas diciendo que la variable es de tipo entero pero luego asignas un numero real (float), la forma correcta es variable=####.
*Recuerda poner las unidades de las variables en los ejes de las gráficas.
*Cuando crees funciones te recomiendo que uses los nombres de las variables originales (usaste k en lugar de T en la segunda función) pues esto ayuda a la lectura y revisón posterior del código.
*En las gráficas 3D debes incluir los nombres de los ejes con sus unidades, además de la barra de colores en la superficie de respuesta.