指標直線擬合

㈠ 反映回歸直線擬合優度的指標有__________。

選C
A與擬合優度沒有關系，E中缺少總離差平方和或離差平方和，不足以反映樣本決定系數。樣本系數就是可決系數

㈡ 通達信指標中有一個直線擬合指標（ZXNH），請問這個指標的源碼是什麼，這個指標有什麼用處。

這個指標是通達信加密指標，直線擬合指標是查找區間內的股價的最高價，最低價的一個指標,是屬於帶未來函數性質的一個指標,它所發出的信號會發生漂移。沒有具體源碼公式。

1、直線擬合指標是尋找階段內代表性高點、低點的工具；

2、直線擬合本身沒有預測功能，即不能利用直線擬合指標直接研判，但可以利用直線擬合指標輔助判斷頂背離、底背離等。

該指標在賦值以後就與DRAWLINE、DCLOSE、XMA等函數類似了，此時信號將發生偏移。這種特性完全是未來函數。

(2)指標直線擬合擴展閱讀：

通達信的市場應用：

在中國股票分析軟體領域，通達信的事業、研究開發的力量正處於鼎盛時期。公司一貫注重客戶服務和售後支持，制定了一套完整健全的客戶服務制度,開設了多個分支機構。憑借誠信嚴謹、始終如一的服務，贏得了業界廣泛認同。

現在，公司發展迅速，業務遍及全國30多個省市，90多家證券公司總部網上服務系統，600多個網上行情伺服器,證券營業部客戶600百多家。中央台、深圳台等知名媒體使用本公司的產品評解股市。

目前公司有員工近200人，其中武漢研發中心有160多人，其它為各分公司、辦事處人員。公司本科以上學歷佔95%以上，公司主要股東和技術領導均為碩士研究生，在學校期間及創業期間陸續出版了：DOS深入剖析、NOVELL內核研究、LINUX內核深入剖析等多本書籍，被相關學校推薦為教學用書。

通達信在證券分析領域、在證券網上電子商務領域，憑借其雄厚的技術實力及公司相對穩定、充足資產狀況，已經與其它公司在這些領域內拉開了距離。我們希望能為證券業的電子商務服務提供強有力的技術支撐及行業經驗保證。

㈢ 如何用Excel做數據線性擬合和回歸分析 詳細�0�3

�裉煳頤搶闖⑹允褂媒銜�ㄒ檔哪夂瞎ぞ呃炊源死嗍�萁�寫�懟� 在數據分析中，對於成對成組數據的擬合是經常遇到的，涉及到的任務有線性描述，趨勢預測和殘差分析等等。很多專業讀者遇見此類問題時往往尋求專業軟體，比如在化工中經常用到的Origin 和數學中常見的MATLAB 等等。它們雖很專業，但其實使用Excel 就完全夠用了。我們已經知道在Excel 自帶的資料庫中已有線性擬合工具，但是它還稍顯單薄，今天我們來嘗試使用較為專業的擬合工具來對此類數據進行處理。 註：本功能需要使用Excel 擴展功能，如果您的Excel 尚未安裝數據分析，請依次選擇「工具」-「載入宏」，在安裝光碟支持下載入「分析資料庫」。載入成功後，可以在「工具」下拉菜單中看到「數據分析」選項 實例 某溶液濃度正比對應於色譜儀器中的峰面積，現欲建立不同濃度下對應峰面積的標准曲線以供測試未知樣品的實際濃度。已知8 組對應數據，建立標准曲線，並且對此曲線進行評價，給出殘差等分析數據。 這是一個很典型的線性擬合問題，手工計算就是採用最小二乘法求出擬合直線的待定參數，同時可以得出R 的值，也就是相關系數的大小。在Excel 中，可以採用先繪圖再添加趨勢線的方法完成前兩步的要求。 選擇成對的數據列，將它們使用「X、Y 散點圖」製成散點圖。 在數據點上單擊右鍵，選擇「添加趨勢線」-「線性」，並在選項標簽中要求給出公式和相關系數等，可以得到擬合的直線。 擬合的直線是y=15620x+6606.1，R2 的值為0.9994。 因為R2 >0.99，所以這是一個線性特徵非常明顯的實驗模型，即說明擬合直線能夠以大於99.99%地解釋、涵蓋了實測數據，具有很好的一般性，可以作為標准工作曲線用於其他未知濃度溶液的測量。 為了進一步使用更多的指標來描述這一個模型，我們使用數據分析中的「回歸」工具來詳細分析這組數據。 在選項卡中顯然詳細多了，注意選擇X、Y 對應的數據列。「常數為零」就是指明該模型是嚴格的正比例模型，本例確實是這樣，因為在濃度為零時相應峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當高，但是在x=0 時，仍然有對應的數值，這顯然是一個可笑的結論。所以我們選擇「常數為零」。 「回歸」工具為我們提供了三張圖，分別是殘差圖、線性擬合圖和正態概率圖。重點來看殘差圖和線性擬合圖。 在線性擬合圖中可以看到，不但有根據要求生成的數據點，而且還有經過擬和處理的預測數據點，擬合直線的參數會在數據表格中詳細顯示。本實例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用，由於涉及到過多的專業術語，請各位讀者根據實際，在具體使用 中另行參考各項參數，此不再對更多細節作進一步解釋。 殘差圖是有關於世紀之與預測值之間差距的圖表，如果殘差圖中的散點在中州上下兩側零亂分布，那麼擬合直線就是合理的，否則就需要重新處理。 更多的信息在生成的表格中，詳細的參數項目完全可以滿足回歸分析的各項要求。下圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標准差等各項信息。

㈣ 尊敬的各位老師: 請賜教通達信ZXNH直線擬合指標公式的擬合編寫法,可發私信給我,加謝500分。

我不是來拿分的！善意的提醒，不要把有限的精力浪費在無聊的技術指標上！

㈤ ZXNH股票指標怎麼用

1、直線擬合指標是尋找階段內代表性高點、低點的工具；
2、直線擬合本身沒有預測功能，即不能利用直線擬合指標
直接研判，但可以利用直線擬合指標輔助判斷頂背離、底背離等。
CYS（市場盈虧）和ZXNH：
使用方法：
①、在考慮出貨時可參考ZXNH；其顯現提示時最晚第二天要出掉。
②、抄底買入時，ZXNH有提示的同時，CYS要超跌，即其值不得小於－15；同時，也得結合大勢。
③、並結合K線形態。
註：ZXNH可能含有未來涵數，少用為宜。

㈥ 如何計算與實驗數據曲線與標准曲線的擬合度

使用Eviews軟體很方便，點Eviews上面的Quick---------Estimate Equation,看看可決系數就可以了。
或者：（1）計算殘差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是實測值，y*代表的是預測值；
（2）擬合度指標RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)
Rnew是最近才出現的用於判定非線性回歸方程的擬合度的統計參數，現在我還沒有看到它的中文名稱。之所以用角標new就是為了和線性回歸方程的判定系數R2、adjusted R2進行區別。在對方程擬合程度的解釋上，Rnew和R2、adjusted R2是等價的，其意義也相同。
對線性方程：
R^2==∑(y預測-y)^2/==∑(y實際-y)^2，y是平均數。如果R2=0.775，則說明變數y的變異中有77.5％是由變數X引起的。當R2＝1時，表示所有的觀測點全部落在回歸直線上。當R2=0時，表示自變數與因變數無線性關系。

擬合優度是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決系數（亦稱確定系數）R^2。R^2的取值范圍是[0，1]。R^2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R^2的值越接近0，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。

㈦ 評價回歸直線方程擬合優度如何的指標有（）.A

你提的方程顯著性檢驗(F檢驗)，變數顯著性檢驗(t檢驗) 直接通過線性回歸模型就能給出來了，也就是對構建的回歸模型是否有效的一個檢驗。而同時還能輸出一個調整的R2，也算是對回歸模型擬合度的一個檢驗但是如果要專業的檢驗回歸模型的擬合優度，那就在進行回歸分析的時候 選擇保存回歸的預測值，然後比較預測值和實際值之間的差異，通過這個差異來看構建的模型的擬合度

㈧ 擬合度y^怎麼打，指數的表示符

使用Eviews很方便，點Eviews上面uick---------Estimate
Equation,看看可決系數就可以了。
或者：（1）計算殘差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是實測值，y*代表的是預測值；
（2）擬合度指標RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)
Rnew是最近才出現的用於判定非線性回歸方程的擬合度的統計參數，現在我還沒有看到它的中文名稱。之所以用角標new就是為了和線性回歸方程的判定系數R2、adjusted
R2進行區別。在對方程擬合程度的解釋上，Rnew和R2、adjusted
R2是等價的，其意義也相同。
對線性方程：
R^2==∑(y預測-y)^2/==∑(y實際-y)^2，y是平均數。如果R2=0.775，則說明變數y的變異中有77.5％是由變數X引起的。當R2＝1時，表示所有的觀測點全部落在回歸直線上。當R2=0時，表示自變數與因變數無線性關系。
擬合優度是指回歸直線對觀測值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決系數（亦稱確定系數）R^2。R^2的取值范圍是[0，1]。R^2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好；反之，R^2的值越接近0，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。

㈨ 求：ZXNH直線擬合指標的源代碼！

可能是用了未來函數的