回归分析汇率r

❶ 线性回归计算中的r怎么计算

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

上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数。

2、简单线性回归用于计算两个连续型变量(如X，Y)之间的线性关系，

具体地说就是计算下面公式中的α和βα和β。

Y=α+βX+εY=α+βX+ε

其中εε称为残差,服从从N(0,σ2)N(0,σ2)的正态分布，自由度为(n-1) - (2-1) = n-2 为了找到这条直线的位置，我们使用最小二乘法(least squares approach)。

最小二乘法确保所有点处的残差的平方和最小时计算α和βα和β，即下面示意图中∑4i=1ε2i=ε21+ε22+ε23+ε24∑i=14εi2=ε12+ε22+ε32+ε42有最小值。

(1)回归分析汇率r扩展阅读：

线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：

1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。

给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。

2、趋势线

一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。

❷ 线性回归中的R方是什么意思

R²是指拟合优度，是回归直线对观测值的拟合程度。

表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(regression sum of squares)为回归平方和，SSE(error sum of squares) 为残差平方和。

回归平方和：SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares)

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

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

SSE+SSR=SST RSS+ESS=TSS

(2)回归分析汇率r扩展阅读

拟合优度检验：

主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度。当解释变量为多元时，要使用调整的拟合优度，以解决变量元素增加对拟合优度的影响。

假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据，需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。

❸ 研究股票指数和汇率、利率的关系，用EVIEWS回归分析可以得到什么有帮助的结果吗

从你的结论来看，是FXE显著影响。看adjusted R-square整体解释力还是很不错的。但是你的observations好少。

❹ 关于回归分析中R的解释

F测试只是说明回归方程式是有效的 但是R平方显示模拟的效果并不好，拟合程度不高， 应该换一种拟合方式。对回归模拟的综合判断是要把这两个方面结合起来看的。 追问： 那如果是这个结果 这个实证研究还有意义吗对几个变量相关性的分析还有用吗你说的换一种拟合方式是什么的，我不是很懂啊 我对这方面不太懂的 能再回答的详细点吗 谢谢啦 回答： 显然这样的模拟是很不能让人信服的。因为回归等模拟都是概率意义下的。这个实证研究的意义值得怀疑。不知道你是用的什么回归，线性的还是非线性的？式子可以做些改变，一般都需要先把样本作图来观察等决定采用何种拟合。

❺ 如何根据回归分析的结果来求R^2 还有各种数值。

利用MicrosoftExcel自带的数据分析模块中的回归分析子模块，得到直线回归方程的系数（Coefficients），a0=-34.92963220481,a1=-0.288031948084363，a2=0.875915922340482当x1=1100，x2=1600时，y=1683.371直线回归方程y=-34.92963220481+0.288031948084363*x1+0.875915922340482*x2当x1=1100，x2=1600时，y=1683.371

❻ 回归分析中对R²的值怎么解释，感谢感谢

在统计学中对变量进行线行回归分析，采用最小二乘法进行参数估计时，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。

❼ 回归分析中R方咋算

回归分析中R方咋算
SSR/SST?
调整R方是消除自变量增加造成的假象.
自由度df=n-k,各种分布不一样吧?至于含义,顾名思义就可以了（k:constraints,f:freedom）.

❽ 回归分析中R指什么

综述：

回归方程中r是相关系数，R是复相关系数。

复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。

它不能直接测算，只能采取一定的方法进行间接测算。是度量复相关程度的指标，它可利用单相关系数和偏相关系数求得。 复相关系数越大，表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。

复相关系数是度量复相关程度的指标，它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大，表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。

复相关系数(多重相关系数)：多重相关的实质就是Y的实际观察值与由p个自变量预测的值的相关。

前面计算的确定系数是Y与相关系数的平方，那么复相关系数就是确定系数的平方根。

❾ 问下，spss回归分析得出的R方值、F值、t值各有何含义，数值大小有何含义

R square是决定系数,意思是拟合的模型能解释因变量的变化的百分数,例如R方=0.810,表示拟合的方程能解释因变量81%的变化,还有19%是不能够解释的.

F值是方差检验量,是整个模型的整体检验,看你拟合的方程有没有意义

t值是对每一个自变量（logistic回归）的逐个检验,看它的beta值β即回归系数有没有意义

F和t的显著性都是0.05,

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

决定系数，有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。如某学生在某智力量表上所得的 IQ 分与其学业成绩的相关系数 r=0.66，则决定系数 R^2=0.4356，即该生学业成绩约有 44%可由该智力量表所测的智力部分来说明或决定。

(9)回归分析汇率r扩展阅读：

原理：

表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.

决定系数并不等于相关系数的平方。它与相关系数的区别在于除掉|R|=0和1情况，

由于R2<R,可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。

决定系数：在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R2

决定系数的大小决定了相关的密切程度。

当R2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高；相反，越接近0时，表示参考价值越低。这是在一元回归分析中的情况。但从本质上说决定系数和回归系数没有关系，就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。

在多元回归分析中，决定系数是通径系数的平方。

表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

其中：SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)为总平方和，SSR (regression sum of squares)为回归平方和，SSE (error sum of squares) 为残差平方和。

注意：以下不同名字是同一个意思，只是表述不同

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

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

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

注意：两个SSR的不同

SSE+SSR=SST

RSS+ESS=TSS

意义：拟合优度越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。

取值意思：

0 表示模型效果跟瞎猜差不多

1 表示模型拟合度较好（有可能会是过拟合，需要判定）

0~1 表示模型的好坏（针对同一批数据）

小于0则说明模型效果还不如瞎猜（说明数据直接就不存在线性关系）

❿ 回归分析中的相关系数r是什么

相关系数R表示两个变量之间线性相关关系