多元线性回归的计算方法通常使用最小二乘法来估计回归系数。最小二乘法的目标是最小化残差平方和（RSS），即实际观测值与模型预测值之间的差异平方和。具体计算步骤如下：1.构建回归模型：假设因变量Y与多个自变量X1,X2,...,Xp之间存在线性关系，模型可以表示为Y=β0+β1X1+β2X2+...+βpXp+ε，其中β0是截距项，β1到βp是回归系数，ε是误差项。2.数据准备：将观测数据整理成矩阵形式，其中因变量Y是一个n×1的列向量，自变量X是一个n×(p+1)的矩阵（包含一列全1的截距项）。3.计算回归系数：使用最小二乘法估计回归系数β，计算公式为β=(X'X)^(-1)X'Y，其中X'表示X的转置矩阵，(X'X)^(-1)表示X'X的逆矩阵。4.模型评估：计算决定系数R²、调整R²等指标来评估模型的拟合优度，并进行显著性检验（如F检验和t检验）来判断回归系数是否显著。5.预测与应用：利用估计的回归系数对新数据进行预测，并分析各自变量对因变量的影响程度。在实际应用中，可能还需要考虑多重共线性、异方差性等问题，并采取相应的处理方法（如岭回归、主成分回归等）。
