多元線性回歸模型是一種基于統計的建模方法，通常用于探究因變量與多個自變量之間的關系。
模型假設因變量 $Y$ 與 $k$ 個自變量 $X_1, X_2, ..., X_k$ 之間存在線性關系，即
$Y = β_0 + β_1 X_1 + β_2 X_2 + ... + β_k X_k + ε$其中，$β_0, β_1, β_2, ..., β_k$ 是待求的回歸系數，$\epsilon$ 是誤差項。
多元線性回歸模型的目標是通過樣本數據來求解出回歸系數，進而對未知的數據進行預測。求解回歸系數的常用方法是最小二乘法(OLS)。
OLS方法的基本思路是，使預測值和真實值之間的平方誤差和最小，即：
$minimize \sum_{i=1}^n (Y_i - β_0 - β_1 X_{i1} - β_2 X_{i2} - ... - β_k X_{ik})^2$由此，我們可以通過計算回歸系數的估計值來求解多元線性回歸模型。具體地，對回歸系數的求解是通過對上式進行求導，并令導數等于0來實現的。
在多元線性回歸中，還需要考慮模型的擬合優度。擬合優度可以通過樣本數據的R方值來度量，該值介于0和1之間，越接近1表示模型的擬合效果越好。
總之，多元線性回歸模型是一種基于統計學原理的建模方法，通過最小化誤差來求解回歸系數，最終實現對未知數據的預測和擬合。
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