指标直线拟合

A. 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

B. 哪些指标可用于评价线性回归模型的整体拟合程度

不知道你要怎样比较预测值和真实值,比如计算一下残差值,或者计算一下均方误差之类?
在Linear Regression对话专框,点属Save按钮,会出现Linear Regression:Save对话框,在Predicted Values（预测值）和Resials（残差）栏都选Unstandardized,会在数据表中输出预测值和残差,然后你想怎么比较都行.
判断模型是否有预测能力,其实就是模型检验,模型检验除了统计意义上的检验,还有实际意义上的检验,就是检验是否跟事实相符,比如收入与消费应该是正相关的,如果消费为被解释变量、收入为解释变量,如果收入的系数小于零,那肯定是不对的.
统计意义上的检验,包括参数的T检验,方程的F检验,还要检验残差是否白噪声.
检验模型是否具有外推预测能力,还可以这样做：比如,你收集了一个容量为50的样本,你可以用其中的48个样本点估计模型,然后估计另两个样本点,把估计值跟实际值做一个比较.

C. 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。

(3)指标直线拟合扩展阅读：

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D. 拟合度y^怎么打，指数的表示符

使用Eviews很方便，点上面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。

E. 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回给出来了，也答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

F. 什么是拟合指数

拟合指数 : 就是选择的变量与被解释变量之间的相关关系 。
指数基金是一回种拟合目标答指数、跟踪目标指数变化为原则，实现与市场同步成长的基金品种。指数基金的投资采取拟合目标指数收益率的投资策略，分散投资于目标指数的成分股，力求股票组合的收益率拟合该目标指数所代表的资本市场平均收益率。

G. 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！

H. ZXNH直线拟合指标在图表中，会随以后的数据变动吗如何认识这个指标

会。

I. 拟合优度和拟合指数

RMSEA小于0.08. 在所有的样本组中，没有一个样本其GSMS模型的四个拟合指标达标。其中，有一专个样本组，拟合了四属个指标中的三个，其余八个样本组所拟合达标的指标数量都小于等于2个。当EMSEA小于0.05时，其结果与上述结果相同。（南心网为您解答结构方程模型拟合问题）

J. amos中模型拟合度指标

参考模型修改指数，有时候就是要牺牲个别路径的显著性提高拟合指数，拟合指数还是更重要一些。当然，前提是显著性水平要达到显著水平