多元线性回归模型是一种统计学上的模型，用于分析多个自变量与一个因变量之间的关系。该模型可以用以下公式表示：

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk + ε

其中，Y表示因变量，X1、X2、…、Xk表示自变量，β0、β1、β2、…、βk表示回归系数，ε表示误差项。

在多元线性回归模型中，回归系数β1、β2、…、βk表示自变量X1、X2、…、Xk对因变量Y的影响程度。误差项ε表示模型无法完全解释的因素，比如未考虑到的其他自变量、测量误差等。为了得到最佳的回归系数估计值，需要使用最小二乘法来对模型进行拟合。

多元线性回归模型可以广泛应用于各种领域，如经济学、社会学、医学等。通过该模型，我们可以更好地理解自变量与因变量之间的关系，为实际问题的解决提供参考和支持。