⑴ 回歸分析法
回歸分析法，是在研究礦坑涌水量與其影響因素存在一定相關關系后，提出的一種數理統計方法。礦坑涌水量是在各種自然和人為因素綜合作用下有規律地變化著。影響礦坑涌水量變化的因素極其復雜繁多，甚至有些因素我們目前還沒有發現，有些因素雖被發現但也無力調控和測定。因此，大量事實告訴我們，礦坑涌水量(稱為因變量)與某些影響因素(稱為自變量)的關系也存在數學中稱之為相關的關系。回歸分析法就是利用數學統計的方法，找出礦坑涌水量與影響因素之間的相關關系的數學表達式——回歸方程，用求得的回歸方程來預測礦坑涌水量。
回歸分析法與水文地質比擬法的原理基本相同，都是尋求礦坑涌水量與其主要影響因素之間的關系表達式，并以這種尋找到的數學關系式來預測新的礦坑涌水量。所不同的是數學表達式的來源不同。水文地質比擬法，多數是根據經驗提出，用起來方便靈活，缺點是缺乏嚴密性；回歸分析法，是以已經有的實測數據為基礎，通過數理統計的方法建立回歸方程，其優點是可靠性較水文地質比擬法大一些，但計算較復雜。
應該注意的是，回歸方程是一種非確定性的變量關系，嚴格地講，它不允許外推。但具體工作中往往又需要外推，因此，回歸方程外推的范圍不宜過大。當回歸方程為直線時，外推深度一般不應超過試驗降深的1.5～1.75倍；當回歸方程為曲線相關時，雖可適當增大外推范圍，但一般也不宜超過2倍。同時，必須根據礦床具體的水文地質條件，檢驗外推結果是否合理。
幾種常用的回歸方程如下：
(一)二元直線相關
當礦坑涌水量與主要影響因素之間為直線相關關系時，其數學表達式為
Q=a+bs (4-5)
式中：Q為試驗時的涌水量；S為當抽水量為Q時相對應的水位降深；a為常數；b為回歸系數，它表示當S每增加1m時涌水量平均增加的水量數值。
a，b可根據試驗數據利用最小二乘法求得
雙層水位礦床地下水深層局部疏干方法的理論與實踐
式中：
根據求得的a，b系數值，便可寫出回歸方程。
(二)三元直線相關
如果礦坑涌水量與兩個影響因素存在直線相關時，其數學表達式便為三元直線相關(比如降深S和時間t)：
Q=b0+b1S+b2t (4-8)
式中：b0為常數；b1，b2分別為水量Q對自變量S和t的回歸系數；S，t為當礦坑涌水量為Q時的兩個因素自變量；b0，b1，b2可用最小二乘法確定；
雙層水位礦床地下水深層局部疏干方法的理論與實踐
根據求得的b0，b1，b2可以寫出三元直線方程。
(三)涌水量-降深曲線法(Q-S曲線法)
涌水量-降深曲線法也稱涌水量曲線法，其實質就是利用抽(放)水的試驗資料，建立涌水量(Q)和降深(S)之間的關系曲線方程，根據試驗階段和未來開采階段水文地質條件的相似性，合理地把Q-S曲線外推，來預測礦坑涌水量。
大量試驗資料證明，涌水量曲線一般有4種類型(圖4-1)。
圖4-1 涌水量-降深曲線圖
(1)直線型
Q=bs
式中：
這種類型的曲線方程，一般表現為地下水流呈層流狀態，抽水時水位降深與含水層厚度相比很小。
(2)拋物線型
S=aQ+bQ2 (4-11)
雙層水位礦床地下水深層局部疏干方法的理論與實踐
(3)冪函數曲線型
雙層水位礦床地下水深層局部疏干方法的理論與實踐
(4)對數曲線型
Q=a+blgS (4-17)
式中：
雙層水位礦床地下水深層局部疏干方法的理論與實踐
上述各式中a，b均為待定系數，求出a，b后便可寫出涌水量曲線方程。
一般情況下，圖4-1中的2號曲線代表的是拋物線型曲線，它表示強富水性含水層在抽水強烈時，地下水抽水井附近出現三維流的情況下的曲線形態；第3，4兩種類型曲線一般表示含水層規模較小，補給條件比較差情況下出現的曲線類型。
涌水量曲線方程的形態不但與含水層的規模、性質以及補給徑流條件有關，而且與抽水強度的大小和抽水時間長短也有關系。因此，采用Q-S曲線方程法預測礦坑涌水量時，一般要求抽(放)水試驗的規模盡量大一些，常采取大口徑、大降深群孔抽(放)水試驗，以求盡量符合未來的開采狀態，充分揭露和顯示其盡量多的水文地質條件，盡量波及礦床的各種邊界，從而求取最大可能符合實際條件的礦坑涌水量。
⑵ 股票的貝塔系數怎么算用excel的回歸分析
Cov(ra,rm) = ρamσaσm。
其中ρam為證券 a 與市場的相關系數；σa為證券 a 的標準差；σm為市場的標準差。
貝塔系數利用回歸的方法計算: 貝塔系數等于1即證券的價格與市場一同變動。
貝塔系數高于1即證券價格比總體市場更波動，貝塔系數低于1即證券價格的波動性比市場為低。
如果β = 0表示沒有風險，β = 0.5表示其風險僅為市場的一半，β = 1表示風險與市場風險相同，β = 2表示其風險是市場的2倍。
(2)股票價格回歸分析百度百科擴展閱讀金融學運用了貝塔系數來計算在一只股票上投資者可期望的合理風險回報率： 個股合理回報率 =無風險回報率*+β×(整體股市回報率-無風險回報率) *可用基準債券的收益率代表。
貝塔系數=1，代表該個股的系統風險等同大盤整體系統風險，即受整體經濟因素影響的程度跟大盤一樣; 貝塔系數>1則代表該個股的系統風險高于大盤，即受整體經濟因素影響的程度甚于大盤。
貝塔系數越高，投資該股的系統風險越高，投資者所要求的回報率也就越高。高貝塔的股票通常屬于景氣循環股(cyclicals)，如地產股和耐用消費品股；低貝塔的股票亦稱防御類股(defensive stocks)，其表現與經濟景氣的關聯度較低，如食品零售業和公用事業股。
個股的貝塔系數可能會隨著大盤的升或跌而變動，有些股票在跌市中可能會較在升市具更高風險。
⑶ 什么是股票價格基本分析法
股票行情是一種證券市場用語，指股票交易所內各只股票的漲幅變化及交易流通情況。
(1)技術分析：技術分析是以預測市場價格變化的未來趨勢為目的，通過分析歷史圖表對市場價格的運動進行分析的一種方法。股票技術分析是證券投資市場中普遍應用的一種分析方法。
(2)基本分析：基本分析法通過對決定股票內在價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業狀況、公司經營狀況等進行分析，評估股票的投資價值和合理價值，與股票市場價進行比較，相應形成買賣的建議。
(3)演化分析：演化分析是以演化證券學理論為基礎，將股市波動的生命運動特性作為主要研究對象，從股市的代謝性，趨利性，適應性，可塑性，應激性，變異性和節律性等方面入手，對市場波動方向與空間進行動態跟蹤研究，為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。
炒股對于高手說是一種藝術的創作，創作出更多的價值。股票行情分析是創作的靈感來源。所以，一個好的資源必定出現非常偉大的創作。下面我們來說說兩種簡單的分析方法：
方法一：上升三法
學習炒股，最先要會的就是看圖，所以看圖說話，在上升趨勢中，如果出現一根長陽線，在此長陽之后，出現一群實體短小的陰陽線，顯示先前趨勢所面臨的一些壓力。一般而言，這些盤整的線形大多為黑線，但最重要的一點是，這些線形的實體必須處在第一天長白線的高、低價范圍內，包括影線在內。最后一根陰陽線(通常為第五天)的開盤價位于前一天收盤價之上，并且收盤價創出新高。
方法二：下降三法
顧名思義，下降三法就是上升三法的相反方法。就是在市場處于下降趨勢的時候，如果一根長黑線的出現使其跌勢得到加強。隨后三天則為實體短小的線形，其走勢與既定趨勢相反。如果這些盤整線形的實體為白色，則情況最佳。必須注意，這些短小的實體全部位于第一根長黑線的高、低價范圍內。最后一天開盤價應該在前一天的收盤價附近，收盤則創出新低，宣告市場休息時間結束
⑷ 什么是回歸分析原理與方法
作經濟研究，這是基本的方法和手段。
不知道你想了解些什么，就找了些最簡單的，給你，希望有幫助。什么地方不明白再問。
直線回歸是用直線回歸方程表示兩個數量變量間依存關系的統計分析方法，屬雙變量分析的范疇。
1.
直線回歸方程的求法
（1）回歸方程的概念:
直線回歸方程的一般形式是Ý（音y
hat）=a+bx，其中x為自變量，一般為資料中能精確測定和控制的量，Y為應變量，指在x規定范圍內隨機變化的量。a為截距，是回歸直線與縱軸的交點，b為斜率，意為x每改變一個單位時,Ý的變化量。
(2)直線回歸方程的求法
確定直線回歸方程利用的是最小二乘法原理，基本步驟為：
1）先求
b，基本公式為b=lxy/lxx=SSxy/SSxx
,其中lxy為X,Y的離均差積和，lxx為X的離均差平方和；
2）再求a，根據回歸方程
a等于Y的均值減去x均值與b乘積的差值。
(3)回歸方程的圖示:
根據回歸方程，在坐標軸上任意取相距較遠的兩點，連接上述兩點就可得到回歸方程的圖示。應注意的是，連出的回歸直線不應超過x的實測值范圍.
2.
回歸關系的檢驗
回歸關系的檢驗又稱回歸方程的檢驗，其目的是檢驗求得的回歸方程在總體中是否成立，即是否樣本代表的總體也有直線回歸關系。方法有以下兩種：
(1)方差分析
其基本思想是將總變異分解為SS回歸和SS剩余，然后利用F檢驗來判斷回歸方程是否成立。
(2)t檢驗
其基本思想是利用樣本回歸系數b與總體均數回歸系數ß進行比較來判斷回歸方程是否成立，實際應用中因為回歸系數b的檢驗過程較為復雜,而相關系數r的檢驗過程簡單并與之等價,故一般用相關系數r的檢驗來代替回歸系數b的檢驗。
3.
直線回歸方程的應用
(1)描述兩變量之間的依存關系；
利用直線回歸方程即可定量描述兩個變量間依存的數量關系
(2)利用回歸方程進行預測；
把預報因子（即自變量x）代入回歸方程對預報量（即因變量Y）進行估計，即可得到個體Y值的容許區間。
(3)利用回歸方程進行統計控制
規定Y值的變化，通過控制x的范圍來實現統計控制的目標。如已經得到了空氣中NO2的濃度和汽車流量間的回歸方程，即可通過控制汽車流量來控制空氣中NO2的濃度。
4.
應用直線回歸的注意事項
(1)做回歸分析要有實際意義；
(2)回歸分析前,最好先作出散點圖；
(3)回歸直線不要外延。
⑸ 股票價格的分析法
股票價格分析的方法很多,其中主要的是基本分析法，也稱為基本面分析方法。基本分析法就是利用豐富的統計資料，運用多種多樣的經濟指標，采用比例、動態的分析方法從研究宏觀的經濟大氣候開始，逐步開始中觀的行業興衰分析，進而根據微觀的企業經營、盈利的現狀和前景，從中對企業所發行的股票作出接近顯示現實的客觀的評價，并盡可能預測其未來的變化，作為投資者選購的依據。由于它具有比較系統的理論，受到學者們的鼓吹，成為股價分析的主流。
基本分析法是準備做長線交易的股民以及“業余”股民所應采取的最主要，也是最重要的分析方法。因為這種分析方法是從分析股票的內在價值來入手的，而把對股票市場的大環境的分析結果擺在次位，看好一支股票時，看中的是它的內在潛力與長期發展的良好前景，所以當我們采用這種分析法來進行完預測分析并在適當的時機購入了具體的股票后，就可不必耗費太多的時間與精力去關心股票價格的實時走勢了。作用
對股票投資者開拓投資渠道，擴大投資的選擇范圍，適應了投資者多樣性的投資動機，交易動機和利益的需求，一般來說能為投資者提供獲得較高收益的可能性。
⑹ 股票價格分析運算.
股票上一般估值用PE，一般的界限是20倍，當然好一點的股票可以達到30-40倍，比如說一只高成長性的股票，一年下來每股收益是0.5元，按40倍的市盈率算，它的估值就是40*0.5=20元
⑺ 統計學里的回歸為什么叫回歸
統計學里的“回歸”是表示數學中的專有名詞。回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。
按照自變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且自變量之間存在線性相關，則稱為多重線性回歸分析。
(7)股票價格回歸分析百度百科擴展閱讀：
統計學中回歸分析的主要內容為：
1、從一組數據出發，確定某些變量之間的定量關系式，即建立數學模型并估計其中的未知參數。估計參數的常用方法是最小二乘法。
2、對這些關系式的可信程度進行檢驗。
3、在許多自變量共同影響著一個因變量的關系中，判斷哪個（或哪些）自變量的影響是顯著的，哪些自變量的影響是不顯著的，將影響顯著的自變量加入模型中，而剔除影響不顯著的變量，通常用逐步回歸、向前回歸和向后回歸等方法。
4、利用所求的關系式對某一生產過程進行預測或控制。回歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟件包使各種回歸方法計算十分方便。
在回歸分析中，把變量分為兩類。一類是因變量，它們通常是實際問題中所關心的一類指標，通常用Y表示；而影響因變量取值的的另一類變量稱為自變量，用X來表示。
⑻ 求解回歸分析模型和股價變化之前的聯系
影響股票價格變動的因素
基本上可分為 以下三類：市場內部因素，基本面因素，政策因素。 （1）市場內部因素它主要是指市場的供給和需求， 即資金面和籌碼面的相對比例，如一定階段的股市擴 容節奏將成為該因素重要部分。（2）基本面因素 包括宏觀經濟因素和公司內部因素，宏觀經濟因素主 要是能影響市場中股票價格的因素，包括經濟增長， 經濟景氣循環，利率，財政收支，貨幣供應量，物價， 國際收支等，公司內部因素主要指公司的財務狀況。 （3）政策因素是指足以影響股票價格變動的國內外 重大活動以及政府的政策，措施，法令等重大事件， 政府的社會經濟發展計劃，經濟政策的變化，新頒布 法令和管理條例等均會影響到股價的變動
炒股，三個步驟：選股，買股，賣股。
三個步驟，都包括了一定的技術含量，掌握了這些技術，就可以在股市 收銀子了。
1、選股：一選行業，選擇國家和政策倡導的行業，例如目前的“五朵金花”，不要選擇國家正在治理的行業，例如“兩高一過”；二選股票，股票要選擇上述行業的行業龍頭公司的股票；三選價格，在選擇的股票價格相對低的時候，分批買入。
2、買股：按照一般跌幅3％左右價格買入，可以獲取可觀收益。
3、賣股：在獲利10％～20％的時候，賣出。
就這樣了。
⑼ 回歸分析法的介紹
回歸分析法是在掌握大量觀察數據的基礎上，利用數理統計方法建立因變量與自變量之間的回歸關系函數表達式（稱回歸方程式）。回歸分析法不能用于分析與評價工程項目風險。回歸分析法是依據事物發展變化的因果關系來預測事物未來的發展走勢，它是研究變量間相互關系的一種定量預測方法，又稱回歸模型預測法或因果法，應用于經濟預測、科技預測和企業人力資源的預測等。