从回归分析看股票价格模型

1. 如何分析回归模型的拟合度和显著性

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。

回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。

其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。

拓展资料：

回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，βp是p+1个待估计的参数，εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量，y是随机变量；x可以是随机变量，也可以是非随机变量,βi称为回归系数，表征自变量对因变量影响的程度。

（资料来源：网络：回归模型）

2. spss回归分析结果怎么得出回归结果

可以使用在线spss平台SPSSAU进行抄分析，结果比较容易解读。

首先要F检验，如果F值右上角有*号，说明回归分析通过F检验，即说明这个回归分析有意义可以做。然后通常需要看以下几个指标：

R2代表回归方程模型拟合的好坏。同时VIF值代表多重共线性，所有的VIF值均需要小于10，相对严格的标准是小于5。

接着分析具体X对Y的影响关系，在说明已经有影响关系的前提下，具体是正向或是负向影响关系，则是通过“非标准化系数”或者“标准化系数”进行判断。

可以直接使用在线SPSS分析软件SPSSAU的回归分析，生成智能化文字分析结果及标准格式数据，不用单独整理。

3. 如何分析回归模型的拟合度和显著性

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了，你的拟合度还不错；自变量的显著性是根回据各个自变量系答数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。你的题目中没有给出系数表，所以我看不到显著性如何。

4. 怎样评价回归分析分析的结果

可以通过几个方法反映分析结果的好坏，一个就是判定系数，越大说明拟合越好；再就是估计误差，越小说明拟合越好；还可以通过残差分析，越随机分别越好

5. 回归分析模型有哪些种类

回归分析模型的有以下种类：
一元回归分析和多元回归分析
具体如下：
就是内回归分析中当研究的因果关系只涉容及因变量和一个自变量时叫做一元回归分析
就是当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时叫做多元回归分析

6. 回归分析的结果怎么看

首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关

7. SPSS 线性回归分析中，系数表解读

VIF太高了，存在严重的多重共线性