從回歸分析看股票價格模型

1. 如何分析回歸模型的擬合度和顯著性

模型的擬合度是用R和R方來表示的，一般大於0.4就可以了；自變數的顯著性是根據各個自變數系數後面的Sig值判斷的，如果小於0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小於0.01就可以說在99%的顯著性水平下顯著了。如果沒有給出系數表，是看不到顯著性如何的。

回歸分析(regression analysis)是研究一個變數（被解釋變數）關於另一個（些）變數（解釋變數）的具體依賴關系的計算方法和理論。 從一組樣本數據出發，確定變數之間的數學關系式對這些關系式的可信程度進行各種統計檢驗，並從影響某一特定變數的諸多變數中找出哪些變數的影響顯著，哪些不顯著。利用所求的關系式，根據一個或幾個變數的取值來預測或控制另一個特定變數的取值，並給出這種預測或控制的精確程度。

其用意：在於通過後者的已知或設定值，去估計和（或）預測前者的（總體）均值。

拓展資料：

回歸模型（regression model）對統計關系進行定量描述的一種數學模型。如多元線性回歸的數學模型可以表示為y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，βp是p+1個待估計的參數，εi是相互獨立且服從同一正態分布N(0,σ2)的隨機變數，y是隨機變數；x可以是隨機變數，也可以是非隨機變數,βi稱為回歸系數，表徵自變數對因變數影響的程度。

（資料來源：網路：回歸模型）

2. spss回歸分析結果怎麼得出回歸結果

可以使用在線spss平台SPSSAU進行抄分析，結果比較容易解讀。

首先要F檢驗，如果F值右上角有*號，說明回歸分析通過F檢驗，即說明這個回歸分析有意義可以做。然後通常需要看以下幾個指標：

R2代表回歸方程模型擬合的好壞。同時VIF值代表多重共線性，所有的VIF值均需要小於10，相對嚴格的標準是小於5。

接著分析具體X對Y的影響關系，在說明已經有影響關系的前提下，具體是正向或是負向影響關系，則是通過「非標准化系數」或者「標准化系數」進行判斷。

可以直接使用在線SPSS分析軟體SPSSAU的回歸分析，生成智能化文字分析結果及標准格式數據，不用單獨整理。

3. 如何分析回歸模型的擬合度和顯著性

模型的擬合度是用R和R方來表示的，一般大於0.4就可以了，你的擬合度還不錯；自變數的顯著性是根回據各個自變數系答數後面的Sig值判斷的，如果小於0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小於0.01就可以說在99%的顯著性水平下顯著了。你的題目中沒有給出系數表，所以我看不到顯著性如何。

4. 怎樣評價回歸分析分析的結果

可以通過幾個方法反映分析結果的好壞，一個就是判定系數，越大說明擬合越好；再就是估計誤差，越小說明擬合越好；還可以通過殘差分析，越隨機分別越好

5. 回歸分析模型有哪些種類

回歸分析模型的有以下種類：
一元回歸分析和多元回歸分析
具體如下：
就是內回歸分析中當研究的因果關系只涉容及因變數和一個自變數時叫做一元回歸分析
就是當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時叫做多元回歸分析

6. 回歸分析的結果怎麼看

首先來說明各個符號，B也就是beta，代表回歸系數，標准化的回歸系數代表自變數也就是預測變數和因變數的相關，為什麼要標准化，因為標准化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。T值就是對回歸系數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是系數檢驗顯著，顯著的意思就是你的回歸系數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效預測因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是F檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸系數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效預測因變數，這個在寫數據分析結果時一般可以不報告
然後看系數表，看標准化的回歸系數是否顯著，每個自變數都有一個對應的回歸系數以及顯著性檢驗
最後看模型匯總那個表，R方叫做決定系數，他是自變數可以解釋的變異量占因變數總變異量的比例，代表回歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的R方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強預測力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，R方也會變大，調整後的R方是對較多自變數的懲罰），R可以不用管，標准化的情況下R也是自變數和因變數的相關

7. SPSS 線性回歸分析中，系數表解讀

VIF太高了，存在嚴重的多重共線性