⑴ 怎样用spss做股票新成交量
主要根据分析目的来吧，比如建立arima，然后预测之类的
⑵ spss已知每一周的数据，怎么预测一周内每一天的数据
一只梅州的数据可以预测下一周的每一天这段话通过大数据分析进行测控但并不是很准的
⑶ 如何用spss在日收盘价的数据中计算出月收益
可以先用K-S检验，验证收益率是否是正态性，再利用K-W检验，收益率周末效应的存在性，得出股市一周内各天的收益率存在显著差异，最后用Mann-Whitney检验两两比较，最终得出哪天具有差异性。
望能有帮助。
⑷ 预测上证指数、股价,使用哪个软件好（matlab，Eviews,spss）
千万别相信软件预测的那样，软件只是提供个行情分析，别相信那些东西，指数的涨跌政策和经济状况有很大的区别，和行情本身走势没多大关系
⑸ 怎么用SPSS进行预测，如知道A产品前3年每月的出库量，如何知道下一年每月的出库量，求大神具体解答，如图
你的数据根本就没有自变量，只有因变量库存量。
可以直接描述统计， 大体看一下趋势。
如果想准确预测必须自己去设定，
一般影响出库量的因素比如行业的发展水平、竞争对手
经济形势、自然因素、市场需求等等吧。自己设定
⑹ spss：得到一个多元线性回归模型之后，如何比较预测值和真实值如何判断模型是否有预测能力
用SPSS进行多元回归以后，系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和，相减就是解释率。
多元线性回归中求出模型后，可以做趋势外推预测，把多个解释变量在预测期的值代入，就可以算出被解释变量的预测值了。
如果分类变量只有两类的话 不需要进行处理设置哑变量 直接进行回归就好
如果分类变量超过两类的话 则需要设置哑变量。
在线性回归中
数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。
像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。
以上内容参考：网络-线性回归
⑺ 用spss进行预测，进行差分后预测，怎么从预测值推回真实预测值
一般是很少这样的
这与你的预测方法公式有关系
⑻ 怎么用SPSS计算股市的日收益率
用compute功能计算
⑼ SPSS预测未来趋势
用时间序列分析