1樓：柒月黑瞳
回歸分析與相關分析的區別：
（1）相關分析所研究的兩個變數是對等關係，回歸分析所研究的兩個變數不是對等關係，必須根據研究目的確定其中的自變數、因變數。
（2）對於變數x與y來說，相關分析只能計算出乙個反映兩個變數間相關密切程度的相關係數，計算中改變x和y的地位不影響相關係數的數值。回歸分析有時可以根據研究目的不同分別建立兩個不同的回歸方程。
（3）相關分析對資料的要求是，兩個變數都是隨機的，也可以是乙個變數是隨機的，另乙個變數是非隨機的。而回歸分析對資料的要求是，自變數是可以控制的變數（給定的變數），因變數是隨機變數。
回歸分析與相關分析的聯絡：
（1）相關分析是回歸分析的基礎和前提。假若對所研究的客觀現象不進行相關分析，直接作回歸分析，則這樣建立的回歸方程往往沒有實際意義。只有通過相關分析，確定客觀現象之間確實存在數量上的依存關係，而且其關係值又不確定的條件下，再進行回歸分析，在此基礎上建立回歸方程才有實際意義。
（2）回歸分析是相關分析的深入和繼續。對所研究現象只作相關分析，僅說明現象之間具有密切的相關關係是不夠的，統計上研究現象之間具有相關關係的目的，就是要通過回歸分析，將具有依存關係的變數間的不確定的數量關係加以確定，然後由已知自變數值推算未知因變數的值，只有這樣，相關分析才具有實際意義。
2樓：匿名使用者
回歸分析與相關分析的聯絡：研究在專業上有一定聯絡的兩個變數之間是否存在直線關係以及如何求得直線回歸方程等問題，需進行直線相關和回歸分析。從研究的目的來說，若僅僅為了了解兩變數之間呈直線關係的密切程度和方向，宜選用線性相關分析；若僅僅為了建立由自變數推算因變數的直線回歸方程，宜選用直線回歸分析。
從資料所具備的條件來說，作相關分析時要求兩變數都是隨機變數（如：人的身長與體重、血硒與發硒）；作回歸分析時要求因變數是隨機變數，自變數可以是隨機的，也可以是一般變數(即可以事先指定變數的取值，如：用藥的劑量)。
在統計學教科書中習慣把相關與回歸分開論述，其實在應用時，當兩變數都是隨機變數時，常需同時給出這兩種方法分析的結果；另外，若用計算器實現統計分析，可用對相關係數的檢驗取代對回歸係數的檢驗,這樣到了化繁為簡的目的。
回歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題，它們的差別主要是：
1、在回歸分析中，y被稱為因變數，處在被解釋的特殊地位，而在相關分析中，x與y處於平等的地位，即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中，x與y都是隨機變數，而在回歸分析中，y是隨機變數，x可以是隨機變數，也可以是非隨機的，通常在回歸模型中，總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度，而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小，還可以由回歸方程進行數量上的**和控制。
相關分析與回歸分析的區別和聯絡是什麼？
3樓：love生活
一、回歸分析和相關分析主要區別是：
1、在回歸分析中,y被稱為因變數,處在被解釋的特殊地位,而在相關分析中,x與y處於平等的地位,即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中,x與y都是隨機變數,而在回歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在回歸模型中,總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度,而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小,還可以由回歸方程進行數量上的**和控制.
二、回歸分析與相關分析的聯絡：
1、回歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題。
2、在專業上研究上：
有一定聯絡的兩個變數之間是否存在直線關係以及如何求得直線回歸方程等問題,需進行直線相關分析和回歸分析。
3、從研究的目的來說：
若僅僅為了了解兩變數之間呈直線關係的密切程度和方向,宜選用線性相關分析；若僅僅為了建立由自變數推算因變數的直線回歸方程,宜選用直線回歸分析.
擴充套件資料：
1、相關分析是研究兩個或兩個以上處於同等地位的隨機變數間的相關關係的統計分析方法。
例如，人的身高和體重之間；空氣中的相對濕度與降雨量之間的相關關係都是相關分析研究的問題。
2、回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。運用十分廣泛。
回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析
4樓：峰
一、相關分析與回歸分析的區別：
1、相關分析中涉及的變數不存在自變數和因變數的劃分問題，變數之間的關係是對等的；而在回歸分析中，則必須根據研究物件的性質和研究分析的目的，對變數進行自變數和因變數的劃分。因此，在回歸分析中，變數之間的關係是不對等的。
2、在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在回歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的。
3、相關分析主要是通過乙個指標即相關係數來反映變數之間相關程度的大小，由於變數之間是對等的，因此相關係數是唯一確定的。而在回歸分析中，對於互為因果的兩個變數，則有可能存在多個回歸方程。
二、相關分析與回歸分析的聯絡
1、相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續。
2、相關分析需要依靠回歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。
3、只有當變數之間存在高度相關時，進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。
4、如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行回歸分析，很容易造成「虛假回歸」。
5樓：peking在路上
回歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題,它們的差別主要是：
1、在回歸分析中,y被稱為因變數,處在被解釋的特殊地位,而在相關分析中,x與y處於平等的地位,即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中,x與y都是隨機變數,而在回歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在回歸模型中,總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度,而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小,還可以由回歸方程進行數量上的**和控制。
6樓：匿名使用者
這兩種分析是統計上研究變數之間關係的常用辦法。
相同點：他們都可以斷定兩組變數具有統計相關性。
不同點：相關分析中兩組變數的地位是平等的，不能說乙個是因，另外乙個是果。或者他們只是跟另外第三個變數存在因果關係。
而回歸分析可以定量地得到兩個變數之間的關係，其中乙個可以看作是因，另乙個看作是果。兩者位置一般不能互換。
7樓：150王王王
統計關係本身不可能意味著任何因果關係
簡述相關分析和回歸分析的區別與聯絡
8樓：龍源期刊網
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9樓：匿名使用者
相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度，而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小，還可以由回歸方程進行數量上的**和控制。
簡述相關分析和回歸分析的聯絡與區別 30
10樓：龍源期刊網
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11樓：公西長征闞釵
相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度，而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小，還可以由回歸方程進行數量上的**和控制。
12樓：來日必驚蘇秦
回歸分析與相關分析的聯絡：研究在專業上有一定聯絡的兩個變數之間是否存在直線關係以及如何求得直線回歸方程等問題，需進行直線相關和回歸分析。從研究的目的來說，若僅僅為了了解兩變數之間呈直線關係的密切程度和方向，宜選用線性相關分析；若僅僅為了建立由自變數推算因變數的直線回歸方程，宜選用直線回歸分析。
從資料所具備的條件來說，作相關分析時要求兩變數都是隨機變數（如：人的身長與體重、血硒與發硒）；作回歸分析時要求因變數是隨機變數，自變數可以是隨機的，也可以是一般變數(即可以事先指定變數的取值，如：用藥的劑量)。
在統計學教科書中習慣把相關與回歸分開論述，其實在應用時，當兩變數都是隨機變數時，常需同時給出這兩種方法分析的結果；另外，若用計算器實現統計分析，可用對相關係數的檢驗取代對回歸係數的檢驗,這樣到了化繁為簡的目的。
回歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題，它們的差別主要是：
1、在回歸分析中，y被稱為因變數，處在被解釋的特殊地位，而在相關分析中，x與y處於平等的地位，即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；
2、相關分析中，x與y都是隨機變數，而在回歸分析中，y是隨機變數，x可以是隨機變數，也可以是非隨機的，通常在回歸模型中，總是假定x是非隨機的；
3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度，而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小，還可以由回歸方程進行數量上的**和控制。
13樓：00神的孩子
區別： 回歸和相關都是研究兩個變數相互關係的分析方法。相關分析研究兩個變數之間相關的方向和相關的密切程度。
但是相關分析不能指出兩變數相互關係的具體形式，也無法從乙個變數的變化來推測另乙個變數的變化關係。回歸方程則是通過一定的數學方程來反映變數之間相互關係的具體形式，以便從乙個已知量來推測另乙個未知量。為估算**提供乙個重要的方法。
具體區別有：
1.相關分析中，變數 x 變數 y 處於平等的地位；回歸分析中，變數 y 稱為因變數，處在被解釋的地位，x 稱為自變數，用於**因變數的變化；
2.相關分析中所涉及的變數 x 和 y 都是隨機變數；回歸分析中，因變數 y 是隨機變數，自變數 x 可以是隨機變數，也可以是非隨機的確定變數；
3.相關分析主要是描述兩個變數之間線性關係的密切程度；回歸分析不僅可以揭示變數 x 對變數 y 的影響大小，還可以由回歸方程進行**和控制；
4.對兩個變數x與y來說，相關分析中只能計算出乙個相關係數；而回歸分析中有時可以根據研究目的的不同建立兩個不同的回歸方程。
聯絡：相關分析與回歸分析是廣義相關分析的兩個階段,兩者有著密切的聯絡 1.相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續。相關分析需要依靠回歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。
只有當變數之間存在高度相關時，進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行回歸分析，很容易造成「虛假回歸」。
2.由於相關分析只研究變數之間相關的方向和程度，不能推斷變數之間相互關係的具體形式，也無法從乙個變數的變化來推測另乙個變數的變化情況，因此，在具體應用過程中，只有把相關分析和回歸分析結合起來，才能達到研究和分析的目的
簡述資料與資訊的區別與聯絡簡述資料和資訊的區別
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