多元线性回归是指一组自变量和一个因变量之间的线性关系，通常用于利用多个自变量对一个因变量进行预测或建模。

　　在Python中，可以使用statsmodels库来实现多元线性回归。下面是一个具体的例子：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 设置自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]
Y = data['y']

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 构建模型并拟合
model = sm.OLS(Y, X).fit()

# 输出结果
print(model.summary())

 　　在上面的例子中，我们首先使用pandas库读取名为data.csv的数据集，其中包含自变量x1、x2、x3和因变量y。然后，使用statsmodels库中的add_constant()函数向自变量矩阵中添加常数项，然后使用OLS()函数构建模型并使用fit()方法拟合数据。最后，使用summary()方法输出模型的总结信息，包括自变量的系数、标准误差、置信区间和显著性水平等。

　　需要注意的是，多元线性回归模型的拟合结果需要进行检验，以确保满足线性回归的假定条件。同时，对于自变量之间存在多重共线性或数据存在离群点的情况，需要进行额外的处理。