指标直线拟合

㈠ 反映回归直线拟合优度的指标有__________。

选C
A与拟合优度没有关系，E中缺少总离差平方和或离差平方和，不足以反映样本决定系数。样本系数就是可决系数

㈡ 通达信指标中有一个直线拟合指标（ZXNH），请问这个指标的源码是什么，这个指标有什么用处。

这个指标是通达信加密指标，直线拟合指标是查找区间内的股价的最高价，最低价的一个指标,是属于带未来函数性质的一个指标,它所发出的信号会发生漂移。没有具体源码公式。

1、直线拟合指标是寻找阶段内代表性高点、低点的工具；

2、直线拟合本身没有预测功能，即不能利用直线拟合指标直接研判，但可以利用直线拟合指标辅助判断顶背离、底背离等。

该指标在赋值以后就与DRAWLINE、DCLOSE、XMA等函数类似了，此时信号将发生偏移。这种特性完全是未来函数。

(2)指标直线拟合扩展阅读：

通达信的市场应用：

在中国股票分析软件领域，通达信的事业、研究开发的力量正处于鼎盛时期。公司一贯注重客户服务和售后支持，制定了一套完整健全的客户服务制度,开设了多个分支机构。凭借诚信严谨、始终如一的服务，赢得了业界广泛认同。

现在，公司发展迅速，业务遍及全国30多个省市，90多家证券公司总部网上服务系统，600多个网上行情服务器,证券营业部客户600百多家。中央台、深圳台等知名媒体使用本公司的产品评解股市。

目前公司有员工近200人，其中武汉研发中心有160多人，其它为各分公司、办事处人员。公司本科以上学历占95%以上，公司主要股东和技术领导均为硕士研究生，在学校期间及创业期间陆续出版了：DOS深入剖析、NOVELL内核研究、LINUX内核深入剖析等多本书籍，被相关学校推荐为教学用书。

通达信在证券分析领域、在证券网上电子商务领域，凭借其雄厚的技术实力及公司相对稳定、充足资产状况，已经与其它公司在这些领域内拉开了距离。我们希望能为证券业的电子商务服务提供强有力的技术支撑及行业经验保证。

㈢ 如何用Excel做数据线性拟合和回归分析 详细�0�3

�裉煳颐抢闯⑹允褂媒衔�ㄒ档哪夂瞎ぞ呃炊源死嗍�萁�写�怼� 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin 和数学中常见的MATLAB 等等。它们虽很专业，但其实使用Excel 就完全够用了。我们已经知道在Excel 自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 注：本功能需要使用Excel 扩展功能，如果您的Excel 尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项 实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8 组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。 这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R 的值，也就是相关系数的大小。在Excel 中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。 选择成对的数据列，将它们使用“X、Y 散点图”制成散点图。 在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。 拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2 的值为0.9994。 因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。 为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。 在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y 对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0 时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。 “回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。 在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用 中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。 残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。 更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。

㈣ 尊敬的各位老师: 请赐教通达信ZXNH直线拟合指标公式的拟合编写法,可发私信给我,加谢500分。

我不是来拿分的！善意的提醒，不要把有限的精力浪费在无聊的技术指标上！

㈤ ZXNH股票指标怎么用

1、直线拟合指标是寻找阶段内代表性高点、低点的工具；
2、直线拟合本身没有预测功能，即不能利用直线拟合指标
直接研判，但可以利用直线拟合指标辅助判断顶背离、底背离等。
CYS（市场盈亏）和ZXNH：
使用方法：
①、在考虑出货时可参考ZXNH；其显现提示时最晚第二天要出掉。
②、抄底买入时，ZXNH有提示的同时，CYS要超跌，即其值不得小于－15；同时，也得结合大势。
③、并结合K线形态。
注：ZXNH可能含有未来涵数，少用为宜。

㈥ 如何计算与实验数据曲线与标准曲线的拟合度

使用Eviews软件很方便，点Eviews上面的Quick---------Estimate Equation,看看可决系数就可以了。
或者：（1）计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y*代表的是预测值；
（2）拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)
Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数，现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjusted R2进行区别。在对方程拟合程度的解释上，Rnew和R2、adjusted R2是等价的，其意义也相同。
对线性方程：
R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0.775，则说明变量y的变异中有77.5％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。

拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

㈦ 评价回归直线方程拟合优度如何的指标有（）.A

你提的方程显著性检验(F检验)，变量显著性检验(t检验) 直接通过线性回归模型就能给出来了，也就是对构建的回归模型是否有效的一个检验。而同时还能输出一个调整的R2，也算是对回归模型拟合度的一个检验但是如果要专业的检验回归模型的拟合优度，那就在进行回归分析的时候 选择保存回归的预测值，然后比较预测值和实际值之间的差异，通过这个差异来看构建的模型的拟合度

㈧ 拟合度y^怎么打，指数的表示符

使用Eviews很方便，点Eviews上面uick---------Estimate
Equation,看看可决系数就可以了。
或者：（1）计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y*代表的是预测值；
（2）拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)
Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数，现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和线性回归方程的判定系数R2、adjusted
R2进行区别。在对方程拟合程度的解释上，Rnew和R2、adjusted
R2是等价的，其意义也相同。
对线性方程：
R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0.775，则说明变量y的变异中有77.5％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。
拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

㈨ 求：ZXNH直线拟合指标的源代码！

可能是用了未来函数的