在RStudio中進行多元線性回歸可以使用lm()函數來構建模型。以下是構建多元線性回歸模型的步驟：
準備數據：將要用于回歸的自變量和因變量整理為一個數據框或數據矩陣。
使用lm()函數構建模型：使用lm()函數來擬合多元線性回歸模型。函數的基本語法為lm(formula, data)，其中formula是一個公式，用于指定因變量和自變量的關系，data是包含數據的數據框或數據矩陣。
查看模型摘要信息：使用summary()函數來查看模型的摘要信息，包括回歸系數、標準誤、t值、p值等。
進行模型診斷：使用plot()函數來進行模型診斷，可以繪制回歸模型的殘差圖、Q-Q圖等，以檢查模型的合理性。
下面是一個簡單的示例代碼：
# 準備數據
data <- mtcars # 使用mtcars數據集
x <- data[, c("mpg", "hp", "wt")] # 自變量
y <- data$disp # 因變量
# 構建模型
model <- lm(y ~ x, data=data)
# 查看模型摘要信息
summary(model)
# 進行模型診斷
plot(model)
在實際使用中，可以根據具體的數據和需求來進行模型的構建和診斷，以得到合理的多元線性回歸結果。
