多元线性回归模型的检验主要包括模型整体显著性检验、回归系数显著性检验以及模型假设条件检验三大部分。模型整体显著性检验通常采用F检验，用于判断所有自变量对因变量的联合影响是否显著，其原假设是所有回归系数均为零，若F统计量的p值小于显著性水平，则拒绝原假设，表明模型整体有效。此外，还可通过判定系数R²和调整R²来评估模型对数据的拟合优度，R²越接近1说明模型解释力越强，但需注意避免过度拟合问题。

回归系数显著性检验主要通过t检验来评估单个自变量对因变量的影响是否显著，检验每个回归系数是否显著不为零。t统计量的计算基于系数估计值与其标准误的比值，若p值小于设定的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为该自变量对因变量有显著影响。此外，还需关注系数的符号和大小是否符合经济或业务逻辑，避免出现与理论相悖的结果。对于可能存在多重共线性的情况，可通过方差膨胀因子（VIF）检验来诊断，若VIF值大于10，通常认为存在严重共线性，需通过变量筛选或正则化方法处理。

模型假设条件检验是确保回归结果可靠的关键步骤，主要包括残差的正态性、独立性、同方差性以及自变量与误差项无关等假设的验证。残差正态性可通过Q-Q图或Shapiro-Wilk检验判断；独立性可通过Durbin-Watson检验诊断，若DW值接近2则表明残差无自相关；同方差性可通过残差图观察或Breusch-Pagan检验验证，若存在异方差性，需采用加权最小二乘法或稳健标准误进行修正。此外，还需检验自变量是否存在异常值或强影响点，可通过库克距离或杠杆值等指标识别，并对模型进行适当调整以提高稳健性。