線性回歸預測期貨價格

Ⅰ 用SPSS進行多元線性回歸分析預測，得到模型後如何進行預測

嗯嗯這個可以得到回歸方程，下一年的數據你對應帶入公式中就可以計算得到，當然你需要知道對應的自變數值是多少，才能得到。這些都可以通過網頁版本SPSS軟體SPSSAU分析得到的。

Ⅱ 多元線性回歸分析預測法的公式

多元線性回歸預測模型一般公式為： 多元線性回歸模型中最簡單的是只有兩個自變數（n=2）的二元線性回歸模型，其一般形式為：
下面以二元線性回歸分析預測法為例，說明多元線性回歸分析預測法的應用。
二元線性回歸分析預測法，是根據兩個自變數與一個因變數相關關系進行預測的方法。二元線性回歸方程的公式為：式中：：因變數；
x1,x2：兩個不同自變數，即與因變數有緊密聯系的影響因素。
a,b1,b2：是線性回歸方程的參數。
a,b1,b2是通過解下列的方程組來得到。
二元線性回歸預測法基本原理和步驟同一元線性回歸預測法沒有原則的區別，大體相同。

Ⅲ 如何用excel做完線性回歸後如何做預測

把你的變數值代入線性回歸方程，就是預測值了

Ⅳ 用一元線性回歸法預測XX年的銷售額

設銷售額y，年份序號t（2000年是第一年），則y=a+bt，
年份 年份序號t 銷售額y ty t^2
2000 1 280 280 1
2001 2 260 520 4
2002 3 300 900 9
2003 4 320 1280 16
2004 5 380 1900 25
2005 6 420 2520 36
2006 7 470 3290 49
合計 28 2430 10690 140

b=（7*10690-28*2430）/(7*140-28^2)=34.643
a=2430/7-34.643*28//7=208.571
y=208.571+34.643t

Ⅳ 怎樣用20年的數據預測下一年的

首先，確定ARMA模型的階次p，然後輸入為s（n），即為20年的銅期貨價格的季度數據，共有80個。然後求p個S（n）的自相關，利用Levison-Durbin演算法遞推出p個ARMA模型的參數，最後用最簡單的白雜訊通過線性系統的辦法求出接下來的4個數據，即產生90個隨機白雜訊數據，通過p個ARMA模型的參數構成的h（n）；求一下卷積，數據就出來了。取第81個到84個數據就是你要預測的那些數據。
Levison-Durbin演算法是本介紹ARMA模型譜估計的數就會有的，可以去書上參考，這里說太復雜了。
也可以去www.answers.com上面搜搜levison-rbin或Yule-Walker方程

Ⅵ 多元線性回歸如何進行點預測

多元線性回歸不能做出這個來，只能按要求篩選出有統計學意義的因變數，不過感覺如果能把多元回歸的曲線做出來，可以根據Y的大小來確定你要的點，你可以每個因變數設幾個水平，試試不同的組合下Y的值的大小

Ⅶ 期貨線性回歸怎麼畫線 怎麼分析

好久沒有做這樣的題目了。一般做這樣的分析需要線性代數的基礎了，基本原理是通過兩個變數的相關性作出一個直線或圖形，然後偏差估計和檢驗等，以判斷變數間的相關性。這個比較復雜啊，俺還要復習復習這方面的知識才叫得准。。

Ⅷ spss：得到一個多元線性回歸模型之後，如何比較預測值和真實值如何判斷模型是否有預測能力

1、打開SPSS軟體後點擊右上角的【打開文件按鈕】打開你需要分析的數據文件。

注意事項：

SPSS注意事項：

1，數據編輯器、語法編輯器、輸出查看器、腳本編輯器都可以同時打開多個。

2，關閉所有的輸出查看器後，並不退出SPSS系統。數據編輯器都退出後將關閉SPSS系統。關閉所有的數據文件時並不一定退出SPSS系統。說明：僅新建一個數據文件，並沒有保存，既沒有生成數據文件。此時關閉其它所有已保存的數據文件時，不退出SPSS系統。

3，可以在不同的數據編輯器窗口打開同一個數據文件。對話框中提示「恢復為已保存」或「在新窗口中打開」選項。

Ⅸ 怎樣使用線性回歸對人均年消費量進行預測

怎樣使用線性回歸對人均年銷售量進行預測？我個人認為這個用現行的話還是比較靠譜的，還是一個比較直觀的一個統計的方法，希望我的回答能夠幫助到你

Ⅹ 什麼是多元線性回歸預測

在市場的經濟活動中， 經常會遇到某一市場現象的發展和變化取決於幾個影響因素的情況， 也就是一個因變數和幾個自變數有依存關系的情況。 而且有時幾個影響因素主次難以區分，或者有的因素雖屬次要， 但也不能略去其作用。例如， 某一商品的銷售量既與人口的增長變化有關， 也與商品價格變化有關。這時採用 一元回歸分析預測法 進行預測是難 以奏效的，需要採用多元回歸分析預測法。