多元线性回归模型是一种统计学方法，用于分析多个自变量与一个因变量之间的关系。它可以用来预测因变量的值，同时考虑多个自变量对因变量的影响。
多元线性回归模型的数学表达式为：
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε
其中，Y表示因变量，X1、X2、...、Xk表示自变量，β0、β1、β2、...、βk表示回归系数，ε表示误差项。
多元线性回归模型的建立需要满足一些假设条件，如线性关系、多元正态分布、同方差性等。在建立模型后，可以使用各种统计方法来评估模型的拟合程度和预测能力，如R方值、残差分析等。
多元线性回归模型在实际应用中广泛使用，例如经济学、社会学、医学等领域。它可以帮助我们理解自变量与因变量之间的关系，预测未来的趋势，以及制定相应的决策。