在R语言中，进行多重回归分析与简单线性回归类似，只是在自变量上引入多个自变量。以下是一个多重回归的例子：

数据准备
# 使用内置数据集mtcars
data(mtcars)

运行多重回归
# 运行多重回归，以mpg为因变量，wt和hp为自变量
model <- lm(mpg ~ wt + hp + qsec, data = mtcars)

# 显示回归结果
summary(model)

在上述代码中，mpg是因变量，而wt、hp和qsec是自变量。lm函数用于拟合多重线性模型。summary函数用于显示回归结果的详细信息。

绘制散点图和回归平面
# 安装并加载scatterplot3d包
install.packages("scatterplot3d")
library(scatterplot3d)

# 绘制散点图和回归平面
scatterplot3d(mtcars$wt, mtcars$hp, mtcars$mpg, color = "blue", main = "Multiple Regression", 
              xlab = "Weight", ylab = "Horsepower", zlab = "MPG")

上述代码中，使用scatterplot3d包绘制了三维散点图和多重回归平面。

这只是一个简单的多重回归的例子，实际中你可能需要更多的模型检验、变量选择等步骤。确保你对数据背景和问题有充分的理解，并在需要时进行适当的数据处理和模型调整。


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