二、多元线性回归预测模型的显著性检验 与一元线性回归的情形类似，也应检验y与x1,x2…，xm之间的线性相关关系是否显著。只有线性相关关系显著时，所求得的多元线性回归模型才有应用价值，这时，也称回归模型（方程）的回归效果显著。 但与一元线性回归也有不同之处：一元线性回归中只有一个自变量，“回归效果不显著”与“b=0”是一回事；对于多元线性回归则要复杂得多，否定了假设 “H0：b1=b2=…=bm=0”时，认为多元线性回归方程的“整个回归效果是显著的”，有一定实用价值，但并不等于说y与所有的自变量xj(j=1，2，…，m)均有密切的相关关系，也可能有某几个xj与y 的相关关系并不密切，但没有影响大局。因此，对多元线性回归模型，除了要检验“整个回归效果是否显著”外，还应逐个检验每个回归系数bj(j=1，2，…，m)是否为零，以便分辨出哪些xj对y无显著影响。下面分别加以讨论。

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传统的多变量分析（MVA）故障诊断方法通常要求分离的采样数据潜在变量必须服从正态分布，这通常很难满足实际的工业过程。 本文首先介绍了一种基于Q统计量的故障诊断方法。 它要求采样数据必须服从正态分布。 然后介绍一种基于信息增量矩阵（IIM）的故障诊断方法，该方法的采样数据不受正态分布的限制。 该方法主要由定义协方差矩阵，计算信息增量矩阵，信息增量均值和动态阈值等组成。 最后，给出了一个数值模拟的例子和一个田纳西州的伊斯曼过程的例子，以验证两种错误诊断方法，即Q统计量和IIM，在误报和漏报中的检测性能。 结果表明，在采样数据不服从正态分布的情况下，Q统计方法的检测性能较差，而基于IIM的故障诊断方法较好。

实验目的： 1、直观了解回归分析基本内容。 2、掌握用数学软件求解回归分析问题。 实验内容： 1、回归分析的基本理论。 2、用数学软件求解回归分析问题。

摘要：本模型应用多元线性回归与sigmoid函数输出相结合的方法，根据鸟类的翅展和身长完成对鸟类种类（A类、B类）的预测。首先对数据进行可视化处理，近似地估计自

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