请以X12为因变量，建立多元线性回归模型分析家庭年收入与其它影响因素的关系。哪些变量是显著的？模型的总体显著性如何？R语言代码

假设我们有多个自变量，包括房屋面积、家庭人口数、家庭教育水平等等，我们希望建立一个多元线性回归模型来预测因变量X12（家庭年收入）。

首先，我们需要收集数据并进行数据清洗和数据预处理。然后，我们可以使用R语言中的lm()函数来拟合一个多元线性回归模型。假设我们的自变量分别为X1, X2, X3, ..., Xn，则我们可以使用以下代码：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 拟合多元线性回归模型
model <- lm(X12 ~ X1 + X2 + X3 + ... + Xn, data=data)

# 分析模型结果
summary(model)

在上述代码中，我们使用read.csv()函数导入数据，然后使用lm()函数拟合多元线性回归模型。在模型拟合之后，我们可以使用summary()函数来分析模型结果，包括各个自变量的系数、显著性水平以及模型的总体显著性。

在分析模型结果时，我们需要特别关注自变量的显著性水平。如果一个自变量的p值小于0.05，则说明该自变量对因变量有显著影响。如果一个自变量的p值大于0.05，则说明该自变量对因变量没有显著影响。

同时，我们还需要关注模型的总体显著性。如果模型的p值小于0.05，则说明模型对因变量的预测具有显著性。如果模型的p值大于0.05，则说明模型对因变量的预测没有显著性。

最终，我们可以根据模型结果来选择最终的自变量，并使用该模型来预测新的数据。