线性回归预测期货价格

Ⅰ 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

嗯嗯这个可以得到回归方程，下一年的数据你对应带入公式中就可以计算得到，当然你需要知道对应的自变量值是多少，才能得到。这些都可以通过网页版本SPSS软件SPSSAU分析得到的。

Ⅱ 多元线性回归分析预测法的公式

多元线性回归预测模型一般公式为： 多元线性回归模型中最简单的是只有两个自变量（n=2）的二元线性回归模型，其一般形式为：
下面以二元线性回归分析预测法为例，说明多元线性回归分析预测法的应用。
二元线性回归分析预测法，是根据两个自变量与一个因变量相关关系进行预测的方法。二元线性回归方程的公式为：式中：：因变量；
x1,x2：两个不同自变量，即与因变量有紧密联系的影响因素。
a,b1,b2：是线性回归方程的参数。
a,b1,b2是通过解下列的方程组来得到。
二元线性回归预测法基本原理和步骤同一元线性回归预测法没有原则的区别，大体相同。

Ⅲ 如何用excel做完线性回归后如何做预测

把你的变量值代入线性回归方程，就是预测值了

Ⅳ 用一元线性回归法预测XX年的销售额

设销售额y，年份序号t（2000年是第一年），则y=a+bt，
年份 年份序号t 销售额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
合计 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 怎样用20年的数据预测下一年的

首先，确定ARMA模型的阶次p，然后输入为s（n），即为20年的铜期货价格的季度数据，共有80个。然后求p个S（n）的自相关，利用Levison-Durbin算法递推出p个ARMA模型的参数，最后用最简单的白噪声通过线性系统的办法求出接下来的4个数据，即产生90个随机白噪声数据，通过p个ARMA模型的参数构成的h（n）；求一下卷积，数据就出来了。取第81个到84个数据就是你要预测的那些数据。
Levison-Durbin算法是本介绍ARMA模型谱估计的数就会有的，可以去书上参考，这里说太复杂了。
也可以去www.answers.com上面搜搜levison-rbin或Yule-Walker方程

Ⅵ 多元线性回归如何进行点预测

多元线性回归不能做出这个来，只能按要求筛选出有统计学意义的因变量，不过感觉如果能把多元回归的曲线做出来，可以根据Y的大小来确定你要的点，你可以每个因变量设几个水平，试试不同的组合下Y的值的大小

Ⅶ 期货线性回归怎么画线 怎么分析

好久没有做这样的题目了。一般做这样的分析需要线性代数的基础了，基本原理是通过两个变量的相关性作出一个直线或图形，然后偏差估计和检验等，以判断变量间的相关性。这个比较复杂啊，俺还要复习复习这方面的知识才叫得准。。

Ⅷ 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如何判断模型是否有预测能力

1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。

注意事项：

SPSS注意事项：

1，数据编辑器、语法编辑器、输出查看器、脚本编辑器都可以同时打开多个。

2，关闭所有的输出查看器后，并不退出SPSS系统。数据编辑器都退出后将关闭SPSS系统。关闭所有的数据文件时并不一定退出SPSS系统。说明：仅新建一个数据文件，并没有保存，既没有生成数据文件。此时关闭其它所有已保存的数据文件时，不退出SPSS系统。

3，可以在不同的数据编辑器窗口打开同一个数据文件。对话框中提示“恢复为已保存”或“在新窗口中打开”选项。

Ⅸ 怎样使用线性回归对人均年消费量进行预测

怎样使用线性回归对人均年销售量进行预测？我个人认为这个用现行的话还是比较靠谱的，还是一个比较直观的一个统计的方法，希望我的回答能够帮助到你

Ⅹ 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。