多元线性回归模型建立

多元线性回归模型建立的目的是描述一个因变量与多个自变量之间的相关关系。在建立多元线性回归模型时，需要找到最合适的模型参数，使得残差平方和达到最小。这可以通过最小二乘法来实现。[2]

为了确定模型的显著性，我们可以进行回归方程的显著性检验。这可以通过计算相关的统计量，如F统计量或t统计量，并进行假设检验来判断模型是否显著。

在实际应用中，可以使用MATLAB等统计软件来建立多元线性回归模型并进行显著性检验。MATLAB提供了丰富的函数和工具包，可以方便地进行回归分析和模型建立。通过执行相应的命令和函数，可以得到模型的参数估计值、显著性检验结果以及预测值等信息。

总结起来，建立多元线性回归模型需要确定适当的模型参数，并进行显著性检验。MATLAB等统计软件可以提供便捷的工具来实现这一过程。