一股票一元線性回歸計算公式

⑴ 一元線性回歸方程公式的公式以及ab怎麼求

建議你先到 http://ke..com/view/954762.htm 這個地方看一下。 b的計算有兩個公式，計算結果相同。（不過，我更喜歡使用 △（即差值）計算的那個公式）。
回歸流程 我 通常這樣進行：
1）由所給出的系列值分別計算兩個變數的平均值
x平均=(Σxi)/n y平均=（Σyi)/n 【Σ是把相應的值加起來，n是數據組數】
2）計算一系列的差值（即△）
△xi=xi-x平均 【應該有n個△x】；△yi=yi-y平均 【也應該有n個】
3）求出兩個 和 值 A》 Σ△xi△yi=△x1*△y1+。。。+△xn*△yn
B》 Σ△²xi=（△x1）²+。。。+（△xn）²
4）由公式求出 b b=Σ△xi△yi / Σ△²xi 【通常2）、3）、4）並不分別進行】
5）由公式算出 a a=y平均-b*x平均

然後按格式寫出回歸方程即得。

⑵ 一元線性回歸方程的公式是怎樣推算的

假設線性回歸方程為： y=ax+b (1)
a,b為回歸系數，要用觀測數據(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)確定之。
為此構造 Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2 (2)
使Q(a，b)取最小值的a，b為所求。
令： ∂Q/∂a= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)](-xi)= 0 (3)
∂Q/∂b= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)] = 0 (4)
根據(3)、(4)解出a ，b就確定了回歸方程（1）：
a Σ (Xi)² + b Σ Xi = Σ Xi Yi (5)
a Σ Xi + b n = Σ Yi (6)
由(5)(6)解出a，b便是。 //: 這一步就省略了。

⑶ 線性回歸方程公式

線性回歸方程的公式如下圖所示：

先求x,y的平均值X,Y

再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)

後把x,y的平均數X，Y代入a=Y-bX

求出a並代入總的公式y=bx+a得到線性回歸方程。

(3)一股票一元線性回歸計算公式擴展閱讀

線性回歸方程是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法之一。線性回歸也是回歸分析中第一種經過嚴格研究並在實際應用中廣泛使用的類型。按自變數個數可分為一元線性回歸分析方程和多元線性回歸分析方程。

在統計學中，線性回歸方程是利用最小二乘函數對一個或多個自變數和因變數之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單回歸，大於一個自變數情況的叫做多元回歸。（這反過來又應當由多個相關的因變數預測的多元線性回歸區別，而不是一個單一的標量變數。）

⑷ 一元線性回歸 P值如何計算

excel中有的，你在helpe裡面輸入t test就看到了。。

⑸ 線性回歸方程公式b怎麼求

（1）用所給樣本求出兩個相關變數的(算術）平均值： x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n ；（2）分別計算分子和分母：（兩個公式任選其一） 分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_ 分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 3)來計算 b。

拓展資料：線性回歸方程是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法之一。 線性回歸也是回歸分析中第一種經過嚴格研究並在實際應用中廣泛使用的類型。按自變數個數可分為一元線性回歸分析方程和多元線性回歸分析方程。

b=分子 / 分母 用最小二乘法估計參數b,設服從正態分布,分別求對a、b的偏導數並令它們等於零，得方程組解。其中 ，且為觀測值的樣本方差.線性方程稱為關於的線性回歸方程,稱為回歸系數,對應的直線稱為回歸直線.順便指出,將來還需用到,其中為觀測值的樣本方差.。

個人建議：線性回歸是利用數理統計中的回歸分析來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，是變數間的相關關系中最重要的一部分，主要考查概率與統計知識，考察學生的閱讀能力、數據處理能力及運算能力，題目難度中等，應用廣泛

⑹ 一元線性回歸方程計算（在線等）

Linear model Poly2:
f(x) = p1*x^2 + p2*x + p3
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = -0.7355 (-0.9338, -0.5371)
p2 = 13.79 (11.39, 16.2)
p3 = -3.876 (-10.03, 2.273)
或者
f(x) = p1*x + p2
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 5.141 (2.148, 8.133)
p2 = 13.28 (-7.801, 34.36)

⑺ 計算相關系數，計算一元線性回歸方程

用計算器解得：a=-1.6053 b=29.3 相關系數 r=-0.84664
∴回歸方程為 y^=-1.6053x^+29.3 r=-0.84664

【若需要手動詳細計算過程。請追問一次（以後再要追問，可以在評論中進行）】

⑻ 一元線性回歸方程的計算步驟

1、列計算表，求∑x，∑xx，∑y，∑yy，∑xy。

2、計算Lxx，Lyy，LxyLxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ)Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ)Lxy=∑(x-xˇ)(y-yˇ)

3、求相關系數，並檢驗；r = Lxy /( Lxx Lyy)1/2

4、求回歸系數b和常數a；b=Lxy /Lxxa=y - bx

5、列回歸方程。

)來表示。

⑼ 怎麼正確計算股票Beta值的線性回歸，計算感覺有問題

這個你回歸出來的方程是 Y=-0.174+0.59X 你的beta是0.59 置信度很小，說明beta顯著不為0
但你的截距 -0.174的置信度是0.486，可以認為是0了。所以回歸的沒錯，只是你對這個表還不熟悉。

你說的beta為0.762是先把數據標准化再做回歸，標准化的數據就沒有截距（或者截距為0），所以第一行標准系數是空的。