使用R语言分析MASS包里的Boston数据集，研究该地区的房屋价格中位数（medv）与其他影响因素的关系。使用矩阵式散点图分析各个因素之间的关系，以及哪些因素可能会影响房屋价格。再使用R语言使用逐步回归建立最优模型，估计出最优模型的系数并解释这些系数的含义。

你的问题是关于使用R语言分析MASS包里的Boston数据集，研究该地区的房屋价格中位数与其他影响因素的关系。对于这个问题，您可以按照以下步骤进行。

1. 加载Boston数据集

使用R语言调用MASS包，并加载Boston数据集。

library(MASS)
data(Boston)

2. 探索数据集

使用summary()函数和head()函数来查看数据集的特征，了解数据的基本情况。

summary(Boston)
head(Boston)

3. 散点图分析数据

使用矩阵式散点图分析各个因素之间的关系，以及哪些因素可能会影响房屋价格。使用pairs()函数制作散点图矩阵。

pairs(~ medv + crim + zn + indus + chas, data = Boston)

4. 建立回归模型

使用逐步回归建立最优模型，估计出最优模型的系数并解释这些系数的含义。首先，使用lm()函数构建最初的模型，并使用summary()函数查看模型的摘要。

model <- lm(medv ~ ., data = Boston)
summary(model)

接下来，使用step()函数进行逐步回归分析，获得更好的模型，并使用summary()函数和AIC()函数评估模型的质量和实用性，以及估计模型系数的含义。该过程可能需要一些时间。

step.model <- step(model, direction = "both")
summary(step.model)
AIC(step.model)

逐步回归可能会有多个步骤，直到获得最佳模型。最佳模型的系数表示了当各个自变量保持不变时，因变量medv的变化。您可以使用summary()函数获取系数的含义。