股票线性回归预测值什么意思什么是线性回归函数?

一、一元线性回归预测法的概念

实质上，虽然一个变量（称为因变量）受许多因素（称为自变量）的影响，但只有一个起重要的、关键性作用。
这时若因变量于自变量在平面坐标系上标出，就可得出一系列点，若点的分布呈现出直线型模式，就可采用一元线性回归预测。
两个变量在平面坐标系上所构成点的分布统称为散点图。
 1、选取一元线性回归模型的变量 ；
2、绘制计算表和拟合散点图；
3、计算变量间的回归系数及其相关的显著性 ；
4、回归分析结果的应用 。

二、线性回归的含义是什么(请说的通俗一点）

就是两个量之间具有某种关系，但不是确定的函数关系，只是类似的关系，把点在坐标系中描出来之后，会发现这些点都在某条直线附近，这两个量之间就会有一个线性回归方程可以近似表达出两个量之间的关系

三、什么是多元线性回归预测?

在市场的经济活动中， 经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况， 也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。
 而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要， 但也不能略去其作用。
例如， 某一商品的销售量既与人口的增长变化有关， 也与商品价格变化有关。
这时采用 一元回归分析预测法 进行预测是难 以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。

四、一元线性回归预测法的概念

就是两个量之间具有某种关系，但不是确定的函数关系，只是类似的关系，把点在坐标系中描出来之后，会发现这些点都在某条直线附近，这两个量之间就会有一个线性回归方程可以近似表达出两个量之间的关系

五、什么是线性回归函数?

所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。
　　回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。
　　回归分析是对客观事物数量依存关系的分析．是数理统计中的一个常用的方法．是处理多个变量之间相互关系的一种数学方法．

六、什么叫线性回归？解释一下

线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，运用十分广泛。

七、一元线性回归预测法是什么？

一元线性回归预测法的概念 一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。
 常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量。
 一元线性回归预测基本思想 确定直线的方法是最小二乘法 最小二乘法的基本思想：最有代表性的直线应该是直线到各点的距离最近。
然后用这条直线进行预测。
 一元线性回归预测模型的建立 1、选取一元线性回归模型的变量 ；
 2、绘制计算表和拟合散点图 ；
 3、计算变量间的回归系数及其相关的显著性 ；
 4、回归分析结果的应用 。
 模型的检验 1、经济意义检验：就是根据模型中各个参数的经济含义，分析各参数的值是否与分析对象的经济含义相符。
 2、回归标准差检验 3、拟合优度检验 4、回归系数的显著性检验 利用回归预测模型进行预测 可以分为：点预测和置信区间预测法 1、点预测法：将自变量取值带入回归预测模型求出因变量的预测值。
 2、置信区间预测法：估计一个范围，并确定该范围出现的概率。
置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；
b、回归标准差；
C、概率度t。

八、spss线性回归预测值是不是就是根据系数计算的结果？为什么我根据公式计算的和预测值完全不一样？

第一，要先看你建立的回归方程中各个自变量是否都具有显著预测作用；
第二，你的回归方程预测效果如何，也就是决定系数R方有多大，如果预测效果很差，用方程计算出来的值和原始值肯定出入很大。
除非R方等于1，否则不可能用方程预测出来的值都和原始值完全一样。

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