指標直線擬合

A. 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

B. 哪些指標可用於評價線性回歸模型的整體擬合程度

不知道你要怎樣比較預測值和真實值,比如計算一下殘差值,或者計算一下均方誤差之類?
在Linear Regression對話專框,點屬Save按鈕,會出現Linear Regression:Save對話框,在Predicted Values（預測值）和Resials（殘差）欄都選Unstandardized,會在數據表中輸出預測值和殘差,然後你想怎麼比較都行.
判斷模型是否有預測能力,其實就是模型檢驗,模型檢驗除了統計意義上的檢驗,還有實際意義上的檢驗,就是檢驗是否跟事實相符,比如收入與消費應該是正相關的,如果消費為被解釋變數、收入為解釋變數,如果收入的系數小於零,那肯定是不對的.
統計意義上的檢驗,包括參數的T檢驗,方程的F檢驗,還要檢驗殘差是否白雜訊.
檢驗模型是否具有外推預測能力,還可以這樣做：比如,你收集了一個容量為50的樣本,你可以用其中的48個樣本點估計模型,然後估計另兩個樣本點,把估計值跟實際值做一個比較.

C. 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。

(3)指標直線擬合擴展閱讀：

通達信的市場應用：

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D. 擬合度y^怎麼打，指數的表示符

使用Eviews很方便，點上面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。

E. 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回給出來了，也答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

F. 什麼是擬合指數

擬合指數 : 就是選擇的變數與被解釋變數之間的相關關系 。
指數基金是一回種擬合目標答指數、跟蹤目標指數變化為原則，實現與市場同步成長的基金品種。指數基金的投資採取擬合目標指數收益率的投資策略，分散投資於目標指數的成分股，力求股票組合的收益率擬合該目標指數所代表的資本市場平均收益率。

G. 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！

H. ZXNH直線擬合指標在圖表中，會隨以後的數據變動嗎如何認識這個指標

會。

I. 擬合優度和擬合指數

RMSEA小於0.08. 在所有的樣本組中，沒有一個樣本其GSMS模型的四個擬合指標達標。其中，有一專個樣本組，擬合了四屬個指標中的三個，其餘八個樣本組所擬合達標的指標數量都小於等於2個。當EMSEA小於0.05時，其結果與上述結果相同。（南心網為您解答結構方程模型擬合問題）

J. amos中模型擬合度指標

參考模型修改指數，有時候就是要犧牲個別路徑的顯著性提高擬合指數，擬合指數還是更重要一些。當然，前提是顯著性水平要達到顯著水平