在股票行情预测中，可以通过回归分析来确定股票价格与相关因素之间的关系，并通过建立回归模型来预测股票价格的变化。时间序列模型是一种专门用于分析时间序列数据的统计方法。回归分析主要用于解释股票价格变动的原因，时间序列模型则用于预测未来的价格走势。通过将这两种方法结合起来，可以提高股票行情预测的准确性和可靠性。
股票行情预测的统计学方法可以使用回归分析和时间序列模型。
回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。在股票行情预测中，可以通过回归分析来确定股票价格与相关因素（如公司财务表现、市场指数等）之间的关系，并通过建立回归模型来预测股票价格的变化。
时间序列模型是一种专门用于分析时间序列数据的统计方法。在股票行情预测中，时间序列模型可以利用历史股票价格的时间序列数据，通过识别数据中的趋势、季节性和周期性等特征，来预测未来股票价格的走势。
这两种方法在股票行情预测中常常结合使用。回归分析主要用于解释股票价格变动的原因，时间序列模型则用于预测未来的价格走势。通过将这两种方法结合起来，可以提高股票行情预测的准确性和可靠性。