趋势线分析法及其应用
趋势线的运用和画法
趋势线的运用和画法趋势线是指在图表中绘制的一条直线，用来显示数据的变化趋势。
趋势线的运用和画法可以帮助分析人员更好地理解数据的变化规律和趋势走向，从而做出预测和决策。
首先，绘制趋势线的过程需要具备一定的数据分析能力和统计方法知识。
合理地选择数据的时间范围和粒度，对数据进行整理和加工，以便于更好地观察和分析数据的趋势。
其次，选择适当的趋势线类型。
常用的趋势线类型包括线性趋势线、指数趋势线、对数趋势线和多项式趋势线等。
不同的数据类型和特点适合采用不同的趋势线类型。
线性趋势线适用于数据呈现线性增长或减少的情况，指数趋势线适用于数据呈现指数增长或减少的情况，对数趋势线适用于呈现对数增长或减少的情况，多项式趋势线适用于数据呈现复杂多变的情况。
然后，在图表中绘制趋势线。
根据数据的特点和所选择的趋势线类型，在图表上确定趋势线的起点和终点，并通过描点、连线的方式将趋势线绘制出来。
在绘制趋势线的过程中，需要注意尽量减少趋势线与数据点之间的偏差，使趋势线既能准确地反映数据的趋势，又不过度拟合数据。
最后，根据绘制的趋势线进行数据分析和预测。
通过观察趋势线的走势和斜率变化，可以了解数据的整体趋势和变化速度。
同时，结合所绘制的趋势线可以预测未来数据的发展趋势和可能的变动范围。
利用趋势线进行数据分析和预测可以帮助企业、投资者等做出更准确的决策和规划。
除了基本的趋势线绘制方法，还可以考虑使用一些辅助技巧来增强趋势线的分析效果。
例如，可以绘制多条趋势线以对比不同趋势的变化情况，同时可以选择不同的颜色、线型和粗细等属性来突出趋势线的特点。
此外，还可以通过添加数据标签或者图例等方式实现更好的数据展示和解读。
需要注意的是，趋势线的绘制只是数据分析的一种手段，它并不是万能的。
在实际应用中，还需要结合其他分析方法和工具，综合考虑多个因素的影响，以便更全面地了解数据的变化规律和趋势。
综上所述，趋势线的运用和画法在数据分析和决策中具有重要的作用。
趋势线的画法及应用技巧
趋势线的画法及应用技巧
趋势线是一种用于预测价格变化趋势的技术分析工具。
它是通过
绘制一条连接价格低点或高点的直线，来表达价格走势的方向和趋势。
画法：
在绘制趋势线时，需要先找到股票、外汇或商品价格的最高值或
最低值。
最高值通常表示价格走势中的阻力水平，最低值则表示价格
走势的支撑水平。
绘制趋势线时，需要将价格的最高点或最低点连接
起来，形成一条直线，并将其延伸至未来的价格走势中。
应用技巧：
1. 趋势线应尽可能的通过价格点。
2. 趋势线应当尽量连接价格的支撑和阻力位，以便发现趋势反转的信号。
3. 趋势线应当使用合适的时间跨度，通常选择周线或日线，根据实际
情况进行调整。
4. 在趋势线收于重要水平(如30天线，50天线等)附近时，收益丰厚
的交易机会增多，可以关注趋势线与这些重要水平的配合情况。
5. 当价格突破趋势线时，应格外谨慎，因为这可能意味着趋势反转或
价格波动幅度加大，可能会给投资者带来更大的损失。
总之，趋势线是一种有效的预测价格趋势的工具，它可以被用于
股票、外汇、商品等市场的技术分析中。
投资者可以通过正确绘制和
使用趋势线，更好地把握市场的趋势和波动。
趋势线的用法
趋势线的用法趋势线是一种用于描述数据变化趋势的图形工具，通常是用直线或曲线来连接一系列数据点，以表达数据的发展方向和变化趋势。
趋势线可以帮助我们分析数据的走势，判断未来的发展趋势，从而做出相应的预测和决策。
趋势线的用法主要包括以下几个方面：1. 描述数据的发展趋势：趋势线可以将一系列数据点进行连接，从而形成一条线，这条线可以较好地描述数据的发展趋势。
例如，可以使用趋势线来描述一段时间内某个指标的变化情况，如某公司的销售额或某国家的GDP增长率。
通过观察趋势线的形态，我们可以了解数据的整体变化趋势，从而进行相应的分析和预测。
2. 判断数据的波动情况：趋势线可以帮助我们判断数据的波动情况。
如果趋势线较为平缓，呈现出稳定增长或下降的态势，说明数据的波动性较小，变化较为稳定。
相反，如果趋势线呈现出较大的波动，说明数据的变化比较剧烈，波动性较大。
通过观察趋势线的波动情况，我们可以掌握数据的变化规律，为后续的决策提供更准确的依据。
3. 预测未来的发展趋势：趋势线可以帮助我们预测数据未来的发展趋势。
通过观察趋势线的走势，我们可以判断数据是否具有可持续性。
如果趋势线呈现出稳定的上升或下降趋势，说明数据的发展具有一定的惯性，可能会沿着当前趋势继续发展。
相反，如果趋势线呈现出较大的起伏或波动，说明数据的发展存在较大的不确定性。
通过预测趋势线的未来走势，我们可以做出相应的决策，如制定销售计划、投资决策等。
4. 检验数据的可靠性：趋势线可以帮助我们检验数据的可靠性。
如果趋势线能够较好地拟合数据点，说明数据的变化趋势比较明显，具有一定的可靠性。
相反，如果趋势线不能很好地拟合数据点，说明数据的变化比较杂乱或不具备一定的规律性，可能存在一定的问题。
通过检验趋势线的拟合程度，我们可以对数据的可靠性进行评估，从而采取相应的措施进行数据调整，提高数据的可靠性。
总的来说，趋势线是一种简单而有效的数据分析工具，可以帮助我们了解数据的变化规律和趋势，从而做出相应的预测和决策。
分析趋势线的用法
分析趋势线的用法趋势线是用来分析和预测数据变化趋势的一种统计工具。
它是通过观察数据的波动情况，找出其中的规律性，然后用一条直线或者曲线将数据点连接起来，从而形成一个趋势线。
趋势线可以帮助我们更好地理解数据的发展趋势，并用于预测未来的走势。
本文将深入探讨趋势线的用法，并以实际案例进行说明。
首先，趋势线可以帮助我们判断数据的增长或者下降趋势。
通过观察趋势线的斜率可以得知数据的变化速度。
如果趋势线是向上倾斜的，说明数据呈现增长的趋势，反之则表示数据呈现下降趋势。
这对于市场研究、股票分析等领域非常重要。
例如，在股票市场中，趋势线常被用来分析股价走势，通过判断趋势线的走向可以决定是否购买或者卖出某只股票。
其次，趋势线还可以用来判断数据的周期性和季节性变化。
许多数据在一定的时间周期内会呈现出周期性的波动，如季节性销售数据、人口迁徙数据等。
通过绘制趋势线，我们可以清晰地看出这种周期性变化。
然后，我们可以利用趋势线的周期性特征进行数据预测和决策。
例如，根据销售数据的季节性趋势线，企业可以调整产品产量、销售策略等，以最大程度地利用季节性需求。
此外，趋势线还可以用来发现异常值和异常变化。
当数据的波动不规律时，趋势线可以帮助我们找出和标记异常值。
异常值可能是由于错误记录、异常情况等原因导致的。
通过标记异常值，我们可以更加准确地分析数据的整体特征。
同时，趋势线还可以帮助我们判断数据是否发生了突变，即异常变化。
异常变化可能是由于突发事件、政策变化等原因引起的。
通过识别异常变化，我们可以及时采取措施应对。
最后，趋势线还可以用来预测未来的数据变化。
我们可以根据已有的数据趋势线推断未来的走势。
当然，预测的准确性有赖于数据的可靠性和分析的方法。
趋势线预测可以应用于各个领域，如经济预测、市场预测、天气预测等。
例如，在经济学中，通过观察GDP 的趋势线，我们可以预测未来的经济增长趋势，为政府决策者提供参考。
总而言之，趋势线是一种有用的分析工具，它可以帮助我们理解数据的变化趋势，判断数据的增长或者下降趋势，发现数据的周期性和季节性变化，识别异常值和异常变化，以及预测未来的数据变化。
趋势线是技术分析的重要工具投资者可以通过画趋势线来判断价格的上升或下降趋势
趋势线是技术分析的重要工具投资者可以通过画趋势线来判断价格的上升或下降趋势趋势线是技术分析的重要工具，能够帮助投资者判断价格的上升或下降趋势。
通过画趋势线，投资者能够更好地进行交易决策，并制定相应的投资策略。
本文将介绍趋势线的定义、绘制方法以及应用技巧，帮助读者更好地理解和应用趋势线。
1. 趋势线的定义趋势线是技术分析中用于观察和分析价格走势的一种工具。
它是通过连接价格波动的高点或低点来形成的一条直线或曲线。
趋势线分为上升趋势线和下降趋势线，分别对应价格上升和下降的趋势。
2. 绘制趋势线的方法为了正确绘制趋势线，投资者需要遵循以下几个步骤：首先，查看历史价格数据，选取适当的时间段进行分析，以确定趋势线的起点。
其次，找到价格波动的高点和低点，可以使用图表工具或绘图软件辅助确定。
然后，连接这些高点和低点，形成一个连续的直线或曲线。
需要注意的是，趋势线应该尽可能地覆盖更多的价格波动点，同时避免过度拟合。
最后，根据近期的价格走势，调整趋势线的位置和角度，确保其能够准确反映当前的市场情况。
3. 趋势线的应用技巧画好趋势线后，投资者可以借助趋势线来判断价格的走势，并作出相应的投资决策。
以下是几个常用的应用技巧：首先，当价格运行在上升趋势线上方时，表明市场处于上升趋势，投资者可以考虑做多。
其次，当价格运行在下降趋势线下方时，表明市场处于下降趋势，投资者可以考虑做空。
另外，当价格突破趋势线时，可能意味着趋势的转变，投资者应密切关注市场动态，并及时调整投资策略。
此外，趋势线的斜率和角度也是重要的参考指标。
当趋势线的斜率较大时，说明市场波动较为剧烈；而当趋势线的角度较为平缓时，说明市场波动相对平稳。
总结：趋势线是技术分析中的重要工具，通过连接价格波动的高点或低点，投资者可以判断价格的上升或下降趋势，并制定相应的投资策略。
在绘制趋势线时，投资者需要仔细选择起点和连接点，并根据市场情况进行调整。
在应用趋势线时，投资者可以关注价格与趋势线的相对位置、突破情况以及趋势线的斜率和角度等因素。
期货交易中的趋势线及其应用
期货交易中的趋势线及其应用随着现代交易技术的发展，越来越多的投资者在期货市场中寻求获利的机会。
作为一种可以在未来进行交易的金融衍生品，期货市场吸引了众多的投资者和交易员参与其中。
而在期货交易中，趋势线是一种重要的技术分析工具。
本文将探讨期货交易中的趋势线及其应用。
一、趋势线的基本概念趋势线（Trendline）是一种用于技术分析的线性工具，用于连接至少两个相邻的价格点，以显示价格趋势。
它是从低点或高点画出来，以指示价格的主要方向。
趋势线有助于识别市场趋势，并提供可信的进出场点。
在通常情况下，高点连成的线称为阻力线（Resistance Line），低点连成的线称为支撑线（Support Line）。
二、趋势线的画法在实际应用中，趋势线的画法分为两种：在上升趋势中主要是画支撑线，在下降趋势中主要是画阻力线。
画趋势线需要有至少两个相邻的价格点，越多的点相关连在一起，形成的趋势线就越有说服力。
实际操作中，较好的连线点选择应该是近期波动明显的峰值和低谷。
连接趋势线后，可以利用回归分析工具和价格区间实测工具看其是否符合市场实际情况。
如果符合实际，就可以利用趋势线来进行买入和卖出交易。
三、趋势线在期货交易中的应用方法1、支撑线和阻力线的应用趋势线可以帮助投资者确定市场的主要趋势。
在上升趋势中，价格可能会下跌，并在支撑线处反弹。
在下降趋势中，价格可能会上涨，并在阻力线处反弹。
通过观察支撑线和阻力线的位置和趋势变化，投资者可以尝试预测市场的未来走势，以制定投资策略。
2、趋势线的破位应用当市场价格动向与趋势线所示的方向相反，表明市场趋势出现了变化。
这时就需要注意趋势线的破位情况。
如果支撑线被破位，表明市场可能进入下降趋势。
如果阻力线被破位，表明市场可能进入上升趋势。
因此，在期货交易中，我们可以利用趋势线的破位情况来制定投资策略。
3、趋势线的有效性应用趋势线在确定市场趋势和制定交易策略方面非常有效。
然而，它只是一种理论性工具，随时可能被市场价格波动击破。
趋势线的画法及作用
趋势线的作用
1.上升趋势线
趋势线被有效跌破为出货讯号， 在没有效跌破前为支持点。
2.下降趋势线
趋势线被有效突破为入货讯号，在没 有效突破前为阻力点。
3.趋势线的作用有互换性
衡量突破趋势线的几点标准
• 1.以收盘价突破（跌破）为标准。 • 2.以实体突破（跌破）为标准。 • 3.突破幅度不应小于3%。或是实体的2/3 • 或保持三天以上。 • 4.突破需要量能配合，跌破不要求量能。 • 5.缺口式突破（跌破），一般表明为意愿 • 强烈。•源自始。上升轨道线买卖法则
一买三卖法则：
1.一买：当接触到下轨道线时买进 。 2.三卖：当接触到上轨道线时卖出 。
当突破上轨道线时卖出 。 当跌破下轨道线时卖出 。
下降轨道线买卖法则：
• 一卖三买法则 ：
• 1.一卖：当接触到上轨道线时卖出。
• 2.三买：当接触到下轨道线时买进。
•
当跌破下轨道线时买进。
轨道线的实战应用
何为轨道线？
•
轨道线又称通道线或管道线，
•
是基于趋势线衍变而成的又
•
一种方法，是由两条平行线
•
组成一个轨道，这 就是常说
•
的上升和下降轨道即趋势线
•
的平行线。
使用时应注意的含义
•
管道线持续的时间越长，
•
其意义越重大，一个长
•
期的上升通道和下降通
•
道被有效突破，它将代
•
表着一个新的趋势的开
•
当突破上轨道线时买近。
要点提示
投资者在使用画线方法时一定要 注意，根据股价波动的周期，及时 修正和划分不同周期的趋势线，以 便在万变的市场中紧跟股价运动的 脉搏，及时的回避风险和把握契机， 成为优秀的投资者。
趋势线分析判断股票价格长期趋势
趋势线分析判断股票价格长期趋势股票市场中，投资者常常通过趋势线分析来判断股票价格的长期趋势。
趋势线是连接股票价格的高点或低点的直线或曲线，能够帮助投资者观察股票价格变化的趋势。
本文将介绍趋势线分析的基本原理、判断长期趋势的方法以及应用趋势线分析做出购买或卖出决策的注意事项。
一、趋势线分析的基本原理趋势线分析基于技术分析理论，通过观察股票价格的历史走势来预测未来的价格变动趋势。
趋势线有多种形态，包括上升趋势线、下降趋势线和水平趋势线。
上升趋势线通常由股票价格的低点连成，呈现由低向高的斜率。
下降趋势线则由股票价格的高点连成，呈现由高向低的斜率。
水平趋势线连接股票价格的相对平稳点，显示出价格在一定范围内波动。
二、判断长期趋势的方法1. 综合分析多个周期图表分析股票价格的长期趋势需要综合考虑不同的周期图表。
常用的周期包括日线图、周线图和月线图。
投资者可以观察不同周期下的趋势线，判断长期的趋势方向。
2. 确定有效的趋势线选择合适的起点和终点来确定趋势线是判断长期趋势的关键。
投资者可以选择价格的明显高点或低点作为连接点，确保趋势线能够准确反映股票价格的走势。
3. 利用移动平均线确认趋势移动平均线是绘制在股票价格图表上的一条平滑曲线，能够辅助判断价格的长期趋势。
当股票价格在移动平均线上方运行时，表明趋势为上涨；当股票价格在移动平均线下方运行时，表明趋势为下跌。
三、应用趋势线分析的注意事项1. 避免过度解读短期波动股票价格的长期趋势是由多个短期波动所组成的，投资者应该避免过度解读短期波动。
判断趋势线时应重点关注较长时间段内的价格变动。
2. 不仅仅依赖趋势线进行决策趋势线分析是一种辅助工具，投资者在做出购买或卖出决策时，应综合考虑其他因素，如基本面分析、市场风险和交易策略等。
3. 及时调整趋势线股票市场的价格变动是动态的，趋势线也需要及时调整以适应新的市场情况。
投资者应经常观察股票价格走势，及时更新和调整趋势线。
趋势线的运用以及画法
趋势线就是上涨行情中最近两个以上的低点的连线以及下跌行情中两个以上高点的连线，前者被称为上升趋势线，后者被称为下降趋势线。
上升趋势线的功能在于能够显示出股价上升的支撑位，一旦价格在波动过程中跌破此线，就意味着行情可能出现反转，由涨转跌；下降趋势线的功能在于能够显示出价格下跌过程中回升的阻力，一旦价格在波动中向上突破此线，就意味着价格可能会止跌回涨。
根据价格波动时间的长短可以分为长期趋势线（144红线）、中期趋势线（55绿线）和短期趋势线（9白线），1、长期趋势线应选择长期波动点作为画线依据进行连线（如30分钟）；中期趋势线是中期波动点的连线（如15分钟）；而短期趋势线则是短期波动点的连线（如5分钟）。
(30分钟图形趋势)（15分钟趋势走势图）（5分钟趋势图）2、画趋势线时，应尽量先画出不同的实验性线，待价格变动一段时间后，保留经过验证能够反映波动趋势、具有分析意义的趋势线。
3、趋势线的修正：以上升趋势线的修正为例，当价格跌破上升趋势线后又迅速回到该趋势线上方时，应将原使用的低点之一与新低点相连接，得到修正后的新的上升趋势线。
这样，才能更准确地反映出价格的走势。
4、趋势线如果过于陡峭，一般很容易被横向整理突破，失去分析意义。
5、一条有效的趋势线必须由第三次触及该线并反弹进行确认。
6、一旦得出一条有效的趋势线，价格通常会按趋势线呈现出的斜率和速率进行运动。
7、价格对有效趋势线的突破是趋势可能反转的早期预告。
8、趋势线也会角色转换，并十分有效。
9、一条有效趋势线被突破，价格离开趋势线的距离，通常与趋势反转以前价格在趋势线的初始点达到的垂直距离相等。
在研判趋势线时，应谨防庄家利用趋势线做出的“陷阱”。
一般来说，在价格没有突破趋势线以前，上升趋势线是每一次下跌的支撑，下降趋势线则是价格每一次回升的阻力。
价格在突破趋势线时，如果出现缺口，反转走势极可能出现，并且，出现反转后，价格走势有一定的力度。
价格突破下降趋势线的阻力而上升时，一般需要大的成交量的配合，而价格向下突破上升趋势线时，成交量一般不会放大，而是在突破后几天内成交量急剧放大。
趋势线的计算和使用方法
趋势线的计算和使用方法趋势线是指根据一组数据点的分布情况所作的一条直线或曲线。
它主要用于预测未来的走势和了解数据变化的规律。
在各个领域中，趋势线的计算和使用方法非常重要，下面我们就来详细介绍一下。
计算趋势线的方法主要有两种，分别是最小二乘法和移动平均法。
1. 最小二乘法：这是一种通过最小化数据点与趋势线之间的误差来确定趋势线参数的方法。
它可以用于线性和非线性趋势线的计算。
对于线性趋势线，我们可以使用一元线性回归公式 y = ax + b 来确定趋势线的斜率 a 和截距 b。
而对于非线性趋势线，我们可以使用多项式回归或指数曲线等方法来进行计算。
2. 移动平均法：这是一种通过计算一定时间段内的平均值来确定趋势线的方法。
常见的移动平均方法有简单移动平均法和加权移动平均法。
简单移动平均法是取一定时间段内所有数据点的平均值，并将该平均值作为趋势线上的一个点。
而加权移动平均法则是给予较近期数据点更大的权重，来反映最新趋势。
当我们得到趋势线后，就可以进行进一步的分析和预测了。
下面是一些使用趋势线的常见方法：1. 趋势分析：通过观察趋势线的走势，我们可以了解数据变化的趋势和周期性。
如果趋势线是上升的，说明数据呈现增长的趋势；如果趋势线是下降的，说明数据呈现下降的趋势；如果趋势线是水平的，则说明数据呈现平稳的趋势。
此外，我们还可以观察趋势线的周期性波动，以判断数据是否存在季节性变化。
2. 预测未来走势：通过趋势线，我们可以对未来的趋势进行预测。
如果趋势线保持稳定，我们可以预测未来数据也将保持稳定；如果趋势线呈现上升趋势，我们可以预测未来数据将呈现增长趋势；如果趋势线呈现下降趋势，我们可以预测未来数据将呈现下降趋势。
但需要注意的是，趋势线只是一种预测工具，不能完全准确地预测未来值。
3. 异常值检测：趋势线可以帮助我们识别和排除异常值。
如果某个数据点与趋势线的差异较大，很可能是一个异常值，我们可以对其进行特殊处理，或者将其排除在数据分析的范围之外，以避免对整体数据分析的干扰。
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趋势线分析法及其应用
1引言
趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。
它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。
常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(logistic)模型、龚伯茨(gompertz)模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。
采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。
在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。
但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。
回归分析是统计分析中应用最为广泛的一个分支，它起源于19世纪高斯的最小二乘法，20世纪初形成。
回归是研究自变量与因变量之间关系的分析方法，它根据已知的自变量来估计和预测因变量的总平均值。
根据回归分析方法得出的数学表达式称为回归方程，它可能是直线，也可能是曲线。
在统计中有许多不同类型的回归，但是它们的基本思想都是创建的模型能够匹配预测属性中的值。
回归分析中，我们需要通过一个或几个变量的变化去解释另一变量的变化，包括找出自变量与因变量、设定数学模型、检验模型、估计预测等环节。
变量之间的关系，有的是确定的函数关系，有的则没有，变量y 随着变量x 而变化，但不能由x 的取值精确求出y 的值，变量y 与x 间的这种关系称为相关关系。
回归分析就是研究变量间相关关系的一种数理统计方法。
它使用逐次回归分析法进行变量的筛选以生成最优回归模型: 即是将因子一个个引入, 引入因子的条件是, 该因子的偏回归平方和经检验是显著的。
同时, 每加入一个因子后,要对老因子逐个检验, 将偏回归平方和变为不显著的因子删除。
最后,对最终生成的回归模型做方差分析和假设检验, 判断最终得到的回归方程是否有意义。
2基本理论
回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。
回归分析法不能用于分析与评价工程项目风险。
回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。
它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。
2.1回归分析预测法的步骤
1．根据预测目标，确定自变量和因变量
明确预测的具体目标，也就确定了因变量。
如预测具体目标是下一年度的销售量，那么
销售量Y就是因变量。
通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自
变量，并从中选出主要的影响因素。
2．建立回归预测模型
依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3．进行相关分析
回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。
只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。
因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。
进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
4．检验回归预测模型，计算预测误差
回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。
回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5．计算并确定预测值
利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
2.2应用回归预测法时应注意的问题
应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。
如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。
正确应用回归分析预测时应注意：
①用定性分析判断现象之间的依存关系；
②避免回归预测的任意外推；
③应用合适的数据资料；
2.3基本原理
2.3.1一元线性回归方法
（1） 一元线性回归模型
1. 一般形式
一元回归模型的一般形式记为
()01x x ηββ=+
并设观测值为y ，则
01y x ββε=++
其中 01,ββ 是未知的待定常数，称为回归系数；x 是回归变量，可以是随机变量，也可以是一般变量.； ε 是随机因素对响应变量 y 所产生的影响——随机误差，也是随机变量. 为了便于作估计和假设检验，总是假设 ()()20,E D εεσ==，亦即
()20,N εσ，则随机变量()201,y
N x ββσ+. 2. 模型的分析
假设有一组试验数据 ()(),1,2,
,i i x y i n = ，并假设 ()1,2,,i y i n = 是相互独
立的随机变量，则有 01,1,2,
,i i i y x i n ββε=++= 其中 i ε 是相互独立的，且 ()()22010,,,i i i N y N x εσββσ+.
若用 01ˆˆ,ββ 分别表示 01,ββ 的估计值，则称 01
ˆˆˆy x ββ=+ 为 y 关于 x 的一元线性回归方程. 要研究的问题是：
（1）如何根据 ()(),1,2,,i i x y i n = 来求 01,ββ 的估计值？
（2）如何检验回归方程的可信度？
要解决第一个问题，通常采用最小二乘估计，第二个问题采用统计检验的方法.
（2）参数的最小二乘估计
1. 最小二乘法
用最小二乘法估计 01,ββ 的值，即取 01,ββ 的一组估计值 01
ˆˆ,ββ 使其随机误差i ε 的平方和达到最小，即使 i y 与 01ˆˆˆi i
y x ββ=+ 的拟合最佳. 若记 ()201011,()n
i i i Q y x ββββ==--∑
则
()()012010101,1ˆˆˆˆ,min ,()n
i i i Q Q y x ββββββββ===--∑ 显然 ()01,0Q ββ≥ ，且关于 01,ββ 可微，则由多元函数存在极值的必要条件得。