关键要点
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剔除共线性强的变量后，调整后的拟合优度提高。
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只有Var和Vas两个变量能够解析股票价值，误差较小。
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回归模型为Vy=249.519-0.084ai+0.769a+0.348a: -0.389ar。
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自相关检验显示模型不相关，可靠性较高。
股票价值解析模型优化与检验
这一章节介绍了如何使用SPSS软件进行多元线性回归分析，并给出了具体的数据和分析结果。作者首先展示了原始数据表格和相关矩阵，然后解释了模型的拟合情况和存在的问题。接着，作者进行了变量筛选并重新进行了回归分析，得到了更好的拟合效果。最后，作者对最终的回归结果进行了解释和评价。
基于F检验和自相关检验的线性回归分析
这一章节介绍了使用ANOVA进行数据分析的方法，其中模型的建立和验证是关键步骤。作者首先进行了F检验，结果表明模型显著有效。接着进行了自相关检验，结果显示数据间不存在明显的相关性。最后给出了完整的模型方程式，其中包含三个自变量对因变量的影响。这些分析方法可以帮助我们更好地理解数据，并从中提取有用的信息。