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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配对样本均数t检验——检验步骤 建立检验假设，确定检验水准 H0：d=0，两种结核菌素的皮肤浸润反应总体平均直径差异为0; H1：d0，两种结核菌素的皮肤浸润反应总体平均直径差异不为0; 0.05。 计算检验统计量 先计算差值d及d2如上表第四、五列所示，本例d = 39， d 2  195。

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SAS联系习题

回归系数的显著性检验 多重共线性检验 容忍度为0.597，共线性较弱； VIF为1.674，也表明共线性较弱

探讨用SPSS进行数据分析的方法。方法　针对数理统计中方差分析的模型,给出了应用统计软件SPSS进行方差分析的方法。结果　用此法,直观、快速、全面。结论　数据分析与SPSS软件应用有重要的实际意义,可以为企业、教育科研及政府机构提供全面信息统计决策支持服务。

我们从频域的角度检查五个最先进方法的显著性图创建中使用的信息内容。五个显著性检测器分别是Itti等，Ma和Zhang等，Harel等，Hou和Zhang等，Achanta等分别称为IT，MZ，GB，SR和AC。 我们把我们提出的方法称为IG。 这些算法的选择是出于以下原因：文献引用（IT的经典方法被广泛引用），近因（GB，SR和AC是最新的）和多样性（IT是生物驱动的，MZ纯粹是计算性的，GB是混合方法，SR估计频域的显著性，和AC输出全分辨率地图）。

多元线性回归及显著性检验Matlab程序完美版 一说明 1本程序是硕士教材数理统计杨虎刘琼钟波 编著 例4.4.1P133Matlab编程解答程序教材上例题只做了回归方程显著性分析和一次回归系数显著性分析剔除x1后没有再检验x2和x3 2本程序在以上基础之上还分别检验了x2和x3而且计算精度更高 3本程序可依据用户需要在输入不一样显著性水平之下得到对应解答 4本程序移植性强对于其它数据只需要改变e