可以概括为以下三步：1. 确定自变量和因变量：确定一个或多个自变量和一个因变量，这些变量应该有相关性或者被假定存在相关性。
2. 拟合回归方程：通过回归分析寻找与因变量最有关联的自变量组合，并根据数据拟合一个回归方程。
3. 进行回归分析：通过对回归方程进行统计分析、假设检验等方法来检测拟合的程度、检验因变量与自变量的关系是否显著以及变量之间的相互影响情况等。
多重线性回归分析可以应用于很多领域，例如经济学、金融学、医学、心理学等学科研究中，常常用于预测和探索自变量与因变量之间的关系，帮助我们理解影响因素，并做出科学决策。
包括以下三个部分： 1. 假设检验：明确研究问题和变量，提出假设，在一定显著水平下进行检验，确定是否进行回归分析。
2. 模型建立：确定回归方程的自变量和因变量，选择合适的变量进行回归分析，进行变量筛选和变量转换，依据OLS法求解回归系数，得到回归方程。
3. 模型诊断：对回归分析得到的结果进行一系列检验，包括残差分析、多重共线性检验、统计显著性检验等，判断回归分析结果的可靠性，并对分析结论进行解释和挖掘。
需要注意的是，在实际分析中，多重线性回归分析过程可能会涉及到一些具体的细节问题，比如数据清洗、缺失数据处理、样本粗略分析等，这些都需要根据实际情况进行处理。
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