一股票一元线性回归计算公式

⑴ 一元线性回归方程公式的公式以及ab怎么求

建议你先到 http://ke..com/view/954762.htm 这个地方看一下。 b的计算有两个公式，计算结果相同。（不过，我更喜欢使用 △（即差值）计算的那个公式）。
回归流程 我 通常这样进行：
1）由所给出的系列值分别计算两个变量的平均值
x平均=(Σxi)/n y平均=（Σyi)/n 【Σ是把相应的值加起来，n是数据组数】
2）计算一系列的差值（即△）
△xi=xi-x平均 【应该有n个△x】；△yi=yi-y平均 【也应该有n个】
3）求出两个 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）并不分别进行】
5）由公式算出 a a=y平均-b*x平均

然后按格式写出回归方程即得。

⑵ 一元线性回归方程的公式是怎样推算的

假设线性回归方程为： y=ax+b (1)
a,b为回归系数，要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之。
为此构造 Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2 (2)
使Q(a，b)取最小值的a，b为所求。
令： ∂Q/∂a= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)](-xi)= 0 (3)
∂Q/∂b= 2Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)] = 0 (4)
根据(3)、(4)解出a ，b就确定了回归方程（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。 //: 这一步就省略了。

⑶ 线性回归方程公式

线性回归方程的公式如下图所示：

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)

后把x,y的平均数X，Y代入a=Y-bX

求出a并代入总的公式y=bx+a得到线性回归方程。

(3)一股票一元线性回归计算公式扩展阅读

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。

在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量。）

⑷ 一元线性回归 P值如何计算

excel中有的，你在helpe里面输入t test就看到了。。

⑸ 线性回归方程公式b怎么求

（1）用所给样本求出两个相关变量的(算术）平均值： x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n ；（2）分别计算分子和分母：（两个公式任选其一） 分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_ 分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 3)来计算 b。

拓展资料：线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。 线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。

b=分子 / 分母 用最小二乘法估计参数b,设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零，得方程组解。其中 ，且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差.。

个人建议：线性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是变量间的相关关系中最重要的一部分，主要考查概率与统计知识，考察学生的阅读能力、数据处理能力及运算能力，题目难度中等，应用广泛

⑹ 一元线性回归方程计算（在线等）

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 计算相关系数，计算一元线性回归方程

用计算器解得：a=-1.6053 b=29.3 相关系数 r=-0.84664
∴回归方程为 y^=-1.6053x^+29.3 r=-0.84664

【若需要手动详细计算过程。请追问一次（以后再要追问，可以在评论中进行）】

⑻ 一元线性回归方程的计算步骤

1、列计算表，求∑x，∑xx，∑y，∑yy，∑xy。

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

3、求相关系数，并检验；r = Lxy /( Lxx Lyy)1/2

4、求回归系数b和常数a；b=Lxy /Lxxa=y - bx

5、列回归方程。

)来表示。

⑼ 怎么正确计算股票Beta值的线性回归，计算感觉有问题

这个你回归出来的方程是 Y=-0.174+0.59X 你的beta是0.59 置信度很小，说明beta显著不为0
但你的截距 -0.174的置信度是0.486，可以认为是0了。所以回归的没错，只是你对这个表还不熟悉。

你说的beta为0.762是先把数据标准化再做回归，标准化的数据就没有截距（或者截距为0），所以第一行标准系数是空的。