建立多元回归模型的基本步骤如下：
收集数据
收集包括自变量和因变量的样本数据，数据应该充分、可靠，并且来自于同一个总体。
确定模型
根据问题的相关背景和经验，确定自变量和因变量之间的函数形式，通常采用线性回归模型。
进行模型拟合
使用最小二乘法估计回归系数。
进行模型诊断
检查拟合的模型是否符合多元线性回归模型的基本假设，如模型的线性性、正态性、同方差性和无自相关性等。具体方法包括绘制残差图、QQ图、方差膨胀因子（VIF）等。
利用模型进行预测
根据所获得的多元回归模型，对未知的自变量或因变量进行预测。
模型优化
根据具体问题和研究目的，灵活选择和调整模型的参数和方法，以提高模型的拟合效果和预测能力。
结果解释
通过模型系数的解释来理解自变量对因变量的影响，判断哪些自变量对因变量有显著的影响。
使用统计软件
可以使用Excel、SPSS、EViews、MATLAB等统计软件进行数据处理、模型拟合、结果评估和预测。
这些步骤可以帮助你系统地建立一个多元回归模型，并进行有效的分析和预测。需要注意的是，在进行建模和预测中，必须正确地诊断模型的假设，并进行必要的调整和改进，以提高预测精度和可靠性。