什么叫做多元线性回归模型

多元线性回归模型是一用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计模型。它是线性回归模的扩展，可以同时考虑多个自变量对因变量的影响。

在多元线性回归模型中，假设因变量Y与自变量X1、X2、...、Xn之间存在线性关系，可以表示为：
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + ... + βn*Xn + ε
其中，Y表示因变量，X1、X2、...、Xn表示自变量，β0、β1、β2、...、βn表示回归系数，ε表示误差项。

多元线性回归模型的目标是通过最小化误差项来估计回归系数，从而建立自变量与因变量之间的关系模型。通过该模型，可以预测因变量在给定自变量取值时的数值，并分析各个自变量对因变量的影响程度。

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、独立性、常数方差和正态分布等。同时，还需要进行模型的评估和诊断，以确保模型的可靠性和有效性。