显著性检验的基本概念及方法

在社会经济中，影响事物发展的因素复杂多样，单一的一元回归模型往往难以全面反映实质。通过多元回归分析，如城市公共交通营运总额y与人口总数x1、国民生产总值x2、商品流通量及人口流动数x3等多个因素的关系，可以更准确地把握事物的本质。进一步，可建立如粮食总产量y与播种面积x1、化肥施用量x2、有效灌溉面积x3等8个因素的多元线性回归预测模型。

空间自相关指标显著性检验通过标准化 Z 值实现。Moran's I 显著性检验公式为： E(I) = 1/(n-1)

随着技术的发展，正交试验设计在显著性检验中发挥关键作用。因素A显著，而因素C则未达到显著水平；而因素B对试验结果没有显著影响。因素的作用顺序为：A－C－B。根据表10-28的方差分析表，t变异来源t平方和t自由度t均方tF值t临界值Fat显著性tAt17.334 t3t5.778 t22.75tF0.05(3,3)=9.28, F0.01(3,3)=29.46t* tB△t0.00125 t1t0.00125 tCt0.781 t1t0.781 t3.07tF0.05(1,3)=10.13 F0.01(1,3)=34.12 t误差e t0.763 t2t0.381 t误差e △ t0.764 t3t0.254 t总和t18.879 t7

显著性水平α表示以(1-α)的置信水平，置信区间包含总体均值μ的概率。

SQL Server中的存储过程是一种重要的编程元素，允许开发者将多条SQL语句封装在一起，提高执行效率并增强数据安全性。存储过程分为系统提供的和用户自定义的两类，通过不同方式创建，如存储过程向导、SQL Server Management Studio以及Transact-SQL语句。它们具备优势包括提高效率、减少网络通信、增强代码重用性、提高安全性和简化复杂操作。创建存储过程时需要注意一些细节，如不能与其他SQL语句合并、支持有限的嵌套调用等。

北京航空航天大学于 2017 年在 TIP2017 上发表的论文《学习使用 HEVC 特征检测视频显著性》开源代码。通过对眼动跟踪数据库的分析，提出了基于 HEVC 特征的视频显著性模型，包括分割深度、比特分配和运动矢量特征。

GBVS是在Itti模型基础上改进的算法，对视觉显著性和注意力机制的研究具有重要意义。这一算法对于深入理解视觉信息处理及其应用具有重要价值。

数据库事务是用户定义的一系列数据库操作，要么全部执行成功，要么全部失败，是数据库管理中不可分割的操作单位。比如，在关系型数据库中，一个事务可以包括单个SQL语句、多个SQL语句或整个程序。事务的定义涉及三个核心命令：BEGIN TRANSACTION、COMMIT和ROLLBACK。

MySQL Cluster的基本概念涉及官方文档的翻译和解释。