通过分析给定数据集中的变量，建立一个前向逐步回归模型，并解释其中每个变量的影响。


假设有一个数据集，其中包含6个变量，如何通过变量分析建立前向逐步回归模型？每个变量对结果的影响是什么？
建立前向逐步回归模型的步骤如下：
1. 将所有变量都包括在模型中，运行一次回归模型。
2. 选择一个与结果变量最相关的变量，将其加入模型中，形成一个新的模型。
3. 重复步骤2，每次添加一个与结果变量最相关的剩余变量，直到所有变量都被加入模型，或者已达到预设的阈值。 

每个变量对结果的影响可以通过回归系数和p值等指标来解释。回归系数表示每个自变量对应的响应变量的平均变化量，p值比较小也说明影响比较显著，反之影响较小。