建立多元回归模型的步骤如下：
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。
处理数据
进行数据清洗，包括检查数据是否有缺失值、异常值等问题，并进行数据标准化。
对因变量的自相关和偏相关检验，观察趋势，通过Correlations表对因自变量的相关性有大致的了解。
建立模型
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。
选择合适的自变量和因变量，构建多元回归模型，如Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn。
确定模型
通过统计方法如方差分析、F检验等来验证模型的显著性和拟合程度。
进行自变量之间的相关性分析，判断是否存在多重共线性问题。
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。
解释结果
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。
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
调整模型的自变量和函数形式，以提高模型的拟合效果和预测能力。
结果解释和总结
对结果进行解释和总结，提出结论和建议。
这些步骤可以帮助你系统地建立一个多元回归模型，并确保其准确性和可靠性。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。