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。

基于最小误差估计的综合时间序列预测法及其应用.pdf

预测与决策课件：第十讲 投入产出分析预测法进阶应用示例.ppt

基于MATLAB的基音周期估计包括端点检测算法、线性预测法、倒谱法、自相关法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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为准确预测道路交通事故死亡人数和有效解决道路交通安全问题,以中国2001~2012年交通事故死亡人数的统计数据为研究对象,首先,采用三次指数平滑法,建立三次指数交通事故预测模型,对道路交通事故数据进行拟合与预测分析,绘制了中国道路交通事故的未来发展趋势图;然后,通过与一次指数平滑法、二次指数平滑法进行对比分析,得出了三次指数平滑法预测精度较高,预测值与实际值相符合的结论;最后,预测出2013年和2014年的道路交通事故死亡人数.研究结果表明:三次指数平滑法预测模型适用于短期预测,对有效预测道路交通事故具有一定的参考价值和指导意义.

（1）二次多项式 预测模型为： 一阶差分 二阶差分 当时间序列各数值的二阶差分相等或大致相等时，可以采用二次项式模型进行预测。 （2）三次多项式 预测模型为： 一阶差分 二阶差分 三阶差分 当时间序列各数值的三阶差分相等或大致相等时，可以采用三次多项式模型进行预测。

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马尔科夫预测法matlab源代码詹姆斯·迈尔斯（James Myers）– UX研究人员 UX研究人员在数据可视化，医疗保健和消费电子领域具有行业经验，并且在人为因素，实验研究，统计和心理生理学方面具有学术背景。 将每周40小时的数据分析作业自动化为每周10小时的作业。 Ran UX与一个团队进行了测试，该团队帮助客户减少了退回电视的利润损失8800万美元。 通过创建可用性测试和管理测试团队来研究产品改进。 相关经验 Express Scripts ，密苏里州圣路易斯。 2019年7月至今UX高级研究员 职责：可用性 研究了Accredo（一家向会员提供复杂药物的药房）的Web和移动界面的设计。 担任眼动追踪专家，帮助建立了实验室，训练有素的研究人员，并建立了测试程序。 数据科学 使用具有潜在特征分析的大规模调查更新角色。 可视化的马尔可夫链可理解支持呼叫中成员使用的语言和主题。 技能专长UX，R，Qualtrics，界面设计，Tobii，Python，眼动跟踪，UserZoom，原型评估，InVision，Jira，JQL，简单地说，HTML，Adobe Analytics，生成研究