线性回归预测股票

股票中画线工具的线性回归带怎么用？

线性回归分析是一种可以减少市场价格走势“杂音”的方法之一。

最简单的解释就是在价格线图上画一条直线，使得这条直线于每个价格距离的平方的加总是最小的。

这种分析方式比均线灵敏，也可能会有更多的交易机会。

而在回归线的基础上，这篇文章要探讨2个新的参数：回归线斜率以及R平方。

利用这两个参数的结合，我们来试着抓出价格的趋势。

线性回归画法：将鼠标从一个相对低点拖曳到一个相对高点即得到百分比线。

用法：线性回归、线形回归带及线形回归通道：线性回归、线性回归带及线性回归通道是根据数学上线性回归的原理来确定一定时间内的价格走势。

线性回归将一定时间内的股价走势线性回归，然后来确定这一段时间内的总体走势；线性回归带是根据这一段时间内的最高、最低价画出线性回归的平行通道线；回归通道是线性

spss：得到一个多元线性回归模型之后,如何比较预测值和真实值？...

不知道你要怎样比较预测值和真实值，比如计算一下残差值，或者计算一下均方误差之类？在Linear Regression对话框，点Save按钮，会出现Linear Regression: Save对话框，在Predicted Values（预测值）和Residuals（残差）栏都选Unstandardized，会在数据表中输出预测值和残差，然后你想怎么比较都行。

判断模型是否有预测能力，其实就是模型检验，模型检验除了统计意义上的检验，还有实际意义上的检验，就是检验是否跟事实相符，比如收入与消费应该是正相关的，如果消费为被解释变量、收入为解释变量，如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。

统计意义上的检验，包括参数的T检验，方程的F检验，还要检验残差是否白噪声。

检验模型是否具有外推预测能力，还可以这样做：比如，你收集了一个容量为50的样本，你可以用其中的48个样本点估计模型，然后估计另两个样本点，把估计值跟实际值做一个比较。

用SPSS进行多元线性回归分析预测,得到模型后如何进行预测

1. 进行线性回归：画完散点图后，选择任意一个点，单击右键，在快捷菜单中选择【添加趋势线...】2. 选择回归方程并预测：在菜单中选择【线性】即采用线性回归的方式进行拟合。

在【趋势预测】里面输入向前或向后的预测周期，即完成预测的计算3. 如图圈中的部分就是利用线性回归进行预测的部分

在用SPSS做一个线性回归分析,结果如图,R方很低,但是显著性都...

你可以尝试着先绘制下散点图看看 会不会用其他曲线拟合的效果会更好，很多时候数据用线性和一些非线性拟合后都会有显著效果，但是不一定是最佳的，所以需要判断自变量和因变量之间关系是否符合线性。

如果仍然是符合线性趋势，但是你只有这么一个自变量的话，那就没有办法优化了，如果还有其他自变量，可以尝试着引入之后 再看回归效果