⑴ 怎樣用spss做股票新成交量
主要根據分析目的來吧，比如建立arima，然後預測之類的
⑵ spss已知每一周的數據，怎麼預測一周內每一天的數據
一隻梅州的數據可以預測下一周的每一天這段話通過大數據分析進行測控但並不是很準的
⑶ 如何用spss在日收盤價的數據中計算出月收益
可以先用K-S檢驗，驗證收益率是否是正態性，再利用K-W檢驗，收益率周末效應的存在性，得出股市一周內各天的收益率存在顯著差異，最後用Mann-Whitney檢驗兩兩比較，最終得出哪天具有差異性。
望能有幫助。
⑷ 預測上證指數、股價,使用哪個軟體好（matlab，Eviews,spss）
千萬別相信軟體預測的那樣，軟體只是提供個行情分析，別相信那些東西，指數的漲跌政策和經濟狀況有很大的區別，和行情本身走勢沒多大關系
⑸ 怎麼用SPSS進行預測，如知道A產品前3年每月的出庫量，如何知道下一年每月的出庫量，求大神具體解答，如圖
你的數據根本就沒有自變數，只有因變數庫存量。
可以直接描述統計， 大體看一下趨勢。
如果想准確預測必須自己去設定，
一般影響出庫量的因素比如行業的發展水平、競爭對手
經濟形勢、自然因素、市場需求等等吧。自己設定
⑹ spss：得到一個多元線性回歸模型之後，如何比較預測值和真實值如何判斷模型是否有預測能力
用SPSS進行多元回歸以後，系統會自動給出x1、x2和x3（從大到小）的R的平方和，相減就是解釋率。
多元線性回歸中求出模型後，可以做趨勢外推預測，把多個解釋變數在預測期的值代入，就可以算出被解釋變數的預測值了。
如果分類變數只有兩類的話 不需要進行處理設置啞變數 直接進行回歸就好
如果分類變數超過兩類的話 則需要設置啞變數。
在線性回歸中
數據使用線性預測函數來建模，並且未知的模型參數也是通過數據來估計。這些模型被叫做線性模型。最常用的線性回歸建模是給定X值的y的條件均值是X的仿射函數。不太一般的情況，線性回歸模型可以是一個中位數或一些其他的給定X的條件下y的條件分布的分位數作為X的線性函數表示。
像所有形式的回歸分析一樣，線性回歸也把焦點放在給定X值的y的條件概率分布，而不是X和y的聯合概率分布（多元分析領域）。
以上內容參考：網路-線性回歸
⑺ 用spss進行預測，進行差分後預測，怎麼從預測值推回真實預測值
一般是很少這樣的
這與你的預測方法公式有關系
⑻ 怎麼用SPSS計算股市的日收益率
用compute功能計算
⑼ SPSS預測未來趨勢
用時間序列分析