线性修正模型是在测量背景下的产生的一类统计模型,具有重要的理论和应用价值。本文研究多变量-单变量线性修正模型的统计推断问题,根据已知的修正数据建立多变量-单变量线性修正模型,从而对解释变量的单个未知值进行推断。首先,使用广义推断得到单侧假设检验的广义p-值,接下来使用两种后验预测方法对广义p-值进行修正,通过数值模拟的方式比较广义p-值、后验预测p-值、后验预测与参数bootstrap结合p-值的频率分布,将两种后验预测p-值与参数bootstrap方法在第一类错误率和功效方面进行比较,模拟结果显示,两种后验预测p-值优于已有p-值;其次,对于假设检验问题给出三种检验统计量,并分别使用后验预测方法、后验预测与参数bootstrap结合方法,在数值模拟中将检验统计量在第一类错误率和功效方面进行比较,接下来将表现较好的检验统计量作为枢轴量应用于区间估计中,模拟显示,后验预测方法下的两种检验统计量有更好的表现;最后,将表现较好的两种检验统计量应用于简单的例子中,并与参数bootstrap方法所得结果进行比较,所得结果均优于已有方法。研究结果表明,本文使用的两种后验预测p-值和基于后验预测方法的检验统计量有着很好的表现,在本文例子中具有很高的应用价值。