回歸分析匯率r

❶ 線性回歸計算中的r怎麼計算

1、r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根號[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]

上式中」∑」表示從i=1到i=n求和；X,Y分別表示Xi,Yi的平均數。

2、簡單線性回歸用於計算兩個連續型變數(如X，Y)之間的線性關系，

具體地說就是計算下面公式中的α和βα和β。

Y=α+βX+εY=α+βX+ε

其中εε稱為殘差,服從從N(0,σ2)N(0,σ2)的正態分布，自由度為(n-1) - (2-1) = n-2 為了找到這條直線的位置，我們使用最小二乘法(least squares approach)。

最小二乘法確保所有點處的殘差的平方和最小時計算α和βα和β，即下面示意圖中∑4i=1ε2i=ε21+ε22+ε23+ε24∑i=14εi2=ε12+ε22+ε32+ε42有最小值。

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線性回歸有很多實際用途。分為以下兩大類：

1、如果目標是預測或者映射，線性回歸可以用來對觀測數據集的和X的值擬合出一個預測模型。當完成這樣一個模型以後，對於一個新增的X值，在沒有給定與它相配對的y的情況下，可以用這個擬合過的模型預測出一個y值。

給定一個變數y和一些變數X1,...,Xp，這些變數有可能與y相關，線性回歸分析可以用來量化y與Xj之間相關性的強度，評估出與y不相關的Xj，並識別出哪些Xj的子集包含了關於y的冗餘信息。

2、趨勢線

一條趨勢線代表著時間序列數據的長期走勢。它告訴我們一組特定數據（如GDP、石油價格和股票價格）是否在一段時期內增長或下降。雖然我們可以用肉眼觀察數據點在坐標系的位置大體畫出趨勢線，更恰當的方法是利用線性回歸計算出趨勢線的位置和斜率。

❷ 線性回歸中的R方是什麼意思

R²是指擬合優度，是回歸直線對觀測值的擬合程度。

表達式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)為總平方和，SSR(regression sum of squares)為回歸平方和，SSE(error sum of squares) 為殘差平方和。

回歸平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares)

殘差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS(resial sum of squares)

總離差平方和：SST(Sum of Squares fortotal) = TSS(total sum of squares)

SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS

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擬合優度檢驗：

主要是運用判定系數和回歸標准差，檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。當解釋變數為多元時，要使用調整的擬合優度，以解決變數元素增加對擬合優度的影響。

假定一個總體可分為r類，現從該總體獲得了一個樣本——這是一批分類數據，需要我們從這些分類數據中出發，去判斷總體各類出現的概率是否與已知的概率相符。

❸ 研究股票指數和匯率、利率的關系，用EVIEWS回歸分析可以得到什麼有幫助的結果嗎

從你的結論來看，是FXE顯著影響。看adjusted R-square整體解釋力還是很不錯的。但是你的observations好少。

❹ 關於回歸分析中R的解釋

F測試只是說明回歸方程式是有效的 但是R平方顯示模擬的效果並不好，擬合程度不高， 應該換一種擬合方式。對回歸模擬的綜合判斷是要把這兩個方面結合起來看的。 追問： 那如果是這個結果 這個實證研究還有意義嗎對幾個變數相關性的分析還有用嗎你說的換一種擬合方式是什麼的，我不是很懂啊 我對這方面不太懂的 能再回答的詳細點嗎 謝謝啦 回答： 顯然這樣的模擬是很不能讓人信服的。因為回歸等模擬都是概率意義下的。這個實證研究的意義值得懷疑。不知道你是用的什麼回歸，線性的還是非線性的？式子可以做些改變，一般都需要先把樣本作圖來觀察等決定採用何種擬合。

❺ 如何根據回歸分析的結果來求R^2 還有各種數值。

利用MicrosoftExcel自帶的數據分析模塊中的回歸分析子模塊，得到直線回歸方程的系數（Coefficients），a0=-34.92963220481,a1=-0.288031948084363，a2=0.875915922340482當x1=1100，x2=1600時，y=1683.371直線回歸方程y=-34.92963220481+0.288031948084363*x1+0.875915922340482*x2當x1=1100，x2=1600時，y=1683.371

❻ 回歸分析中對R²的值怎麼解釋，感謝感謝

在統計學中對變數進行線行回歸分析，採用最小二乘法進行參數估計時，R平方為回歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由回歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，回歸效果越顯著。R平方介於0~1之間，越接近1，回歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。

❼ 回歸分析中R方咋算

回歸分析中R方咋算
SSR/SST?
調整R方是消除自變數增加造成的假象.
自由度df=n-k,各種分布不一樣吧?至於含義,顧名思義就可以了（k:constraints,f:freedom）.

❽ 回歸分析中R指什麼

綜述：

回歸方程中r是相關系數，R是復相關系數。

復相關系數是測量一個變數與其他多個變數之間線性相關程度的指標。

它不能直接測算，只能採取一定的方法進行間接測算。是度量復相關程度的指標，它可利用單相關系數和偏相關系數求得。 復相關系數越大，表明要素或變數之間的線性相關程度越密切。

復相關系數是度量復相關程度的指標，它可利用單相關系數和偏相關系數求得。復相關系數越大，表明要素或變數之間的線性相關程度越密切。

復相關系數(多重相關系數)：多重相關的實質就是Y的實際觀察值與由p個自變數預測的值的相關。

前面計算的確定系數是Y與相關系數的平方，那麼復相關系數就是確定系數的平方根。

❾ 問下，spss回歸分析得出的R方值、F值、t值各有何含義，數值大小有何含義

R square是決定系數,意思是擬合的模型能解釋因變數的變化的百分數,例如R方=0.810,表示擬合的方程能解釋因變數81%的變化,還有19%是不能夠解釋的.

F值是方差檢驗量,是整個模型的整體檢驗,看你擬合的方程有沒有意義

t值是對每一個自變數（logistic回歸）的逐個檢驗,看它的beta值β即回歸系數有沒有意義

F和t的顯著性都是0.05,

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent於1968年研究開發成功，同時成立了SPSS公司，並於1975年成立法人組織、在芝加哥組建了SPSS總部。

決定系數，有的教材上翻譯為判定系數，也稱為擬合優度。表示可根據自變數的變異來解釋因變數的變異部分。如某學生在某智力量表上所得的 IQ 分與其學業成績的相關系數 r=0.66，則決定系數 R^2=0.4356，即該生學業成績約有 44%可由該智力量表所測的智力部分來說明或決定。

(9)回歸分析匯率r擴展閱讀：

原理：

表徵依變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋.

決定系數並不等於相關系數的平方。它與相關系數的區別在於除掉|R|=0和1情況，

由於R2<R,可以防止對相關系數所表示的相關做誇張的解釋。

決定系數：在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例，記為R2

決定系數的大小決定了相關的密切程度。

當R2越接近1時，表示相關的方程式參考價值越高；相反，越接近0時，表示參考價值越低。這是在一元回歸分析中的情況。但從本質上說決定系數和回歸系數沒有關系，就像標准差和標准誤差在本質上沒有關系一樣。

在多元回歸分析中，決定系數是通徑系數的平方。

表達式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

其中：SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)為總平方和，SSR (regression sum of squares)為回歸平方和，SSE (error sum of squares) 為殘差平方和。

注意：以下不同名字是同一個意思，只是表述不同

回歸平方和：SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares)

殘差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS (resial sum of squares) =SSR(sum of squared resials)

總離差平方和：SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares)

注意：兩個SSR的不同

SSE+SSR=SST

RSS+ESS=TSS

意義：擬合優度越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動占總變動的百分比高。觀察點在回歸直線附近越密集。

取值意思：

0 表示模型效果跟瞎猜差不多

1 表示模型擬合度較好（有可能會是過擬合，需要判定）

0~1 表示模型的好壞（針對同一批數據）

小於0則說明模型效果還不如瞎猜（說明數據直接就不存在線性關系）

❿ 回歸分析中的相關系數r是什麼

相關系數R表示兩個變數之間線性相關關系