1. 数据准备：首先，确保你有足够的多变量数据集，其中包含因变量和多个自变量。
2. 数据清洗：检查数据是否存在缺失值或异常值，并进行相应的处理。
3. 变量选择：根据变量的相关性、显著性等标准，选择合适的自变量。
4. 模型设定：确定回归方程的形式，通常为 \( Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + ... + \beta_nX_n + \epsilon \)，其中 \( Y \) 是因变量，\( X_1, X_2, ..., X_n \) 是自变量，\( \beta_0, \beta_1, ..., \beta_n \) 是回归系数，\( \epsilon \) 是误差项。
5. 模型拟合：使用ECSEL（Excel）中的数据分析工具，如“回归”分析功能，输入数据，选择合适的统计方法（如最小二乘法）进行模型拟合。
6. 模型评估：通过计算R²值、F统计量、t统计量等指标，评估模型的拟合优度和回归系数的显著性。
7. 结果解读：分析回归系数，确定每个自变量对因变量的影响程度和方向。
8. 模型验证：使用留出法、交叉验证等方法对模型进行验证，确保其泛化能力。
9. 模型优化：根据评估结果，对模型进行调整，如添加或删除变量，以改善模型性能。
10. 结论：总结模型结果，并基于模型预测未来的因变量值。
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