1樓：向丹塞妍
直線相關分析要求兩個變數都是正態分佈；迴歸分析要求因變數y服從正態分佈，而自變數x是能精確測量和嚴格控制的變數。②統計意義不同：直線相關分析反映兩變數間的伴隨關係，這種關係是相互的、對等的，不一定有因果關係；迴歸則分析反映兩變數間的依存關係，一般將「因」或較易測定、變異較小者定為自變數，這種依存關係可能是因果關係或從屬關係。
③分析目的不同：直線相關分析的目的是把兩變數間直線關係的密切程度及方向用一統計指標表示出來；迴歸分析的目的則是把自變數與應變數間的關係用函式公式定量表達出來，迴歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小，還可以由迴歸方程進行數量上的**和控制。④變數的意義不同：
在迴歸分析中，因變數y處在被解釋的特殊地位；在直線相關分析中，x與y處於平等的地位。在直線相關分析中，x與y都是隨機變數；在迴歸分析中，y是隨機變數，x可以是隨機變數，也可以是非隨機的，通常在迴歸模型中，總是假定x是非隨機的。
相關分析與迴歸分析的聯絡與區別是什麼？詳細點的，高手來
2樓：龍源期刊網
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3樓：木子青耶
1.迴歸分析與相關分析的聯絡：
（1）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，以及如何求得直線迴歸方程等問題，需進行直線相關和迴歸分析。
（2）如果為了解兩變數之間呈直線關係的密切程度和方向，適合選用線性相關分析；
如果為了建立由自變數推算因變數的直線迴歸方程，適合選用直線迴歸分析。
（3）作相關分析時，要求兩變數都是隨機變數；
作迴歸分析時要，要求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。
（4）用計算器實現統計分析時，可用對相關係數的檢驗取代對迴歸係數的檢驗,簡潔明瞭。
2.迴歸分析和相關分析的區別：
（1）在迴歸分析中，y處在被解釋的特殊地位；
而在相關分析中，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；
而在迴歸分析中，y是隨機變數，x可以是隨機變數，也可以是非隨機的，通常在迴歸模型中，總是假定x是非隨機的；
（3）相關分析主要兩個變數之間的密切程度，
而回歸分析揭示x對y的影響大小，同時可以進行數量上的**和控制。
參考資料:中華考試網－統計師《統計相關知識》之相關分析與迴歸分析
4樓：匿名使用者
一、相關分析與迴歸分析的區別：
1、劃分不同：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；而在迴歸分析中，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，在迴歸分析中，變數之間的關係是不對等的。
2、變數不同：在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在迴歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的。
3、大小不同：相關分析主要是通過一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。而在迴歸分析中，對於互為因果的兩個變數，則有可能存在多個迴歸方程。
二、相關分析與迴歸分析的聯絡
1、相關分析是迴歸分析的基礎和前提，迴歸分析則是相關分析的深入和繼續。相關分析需要依靠迴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。
2、只有當變數之間存在高度相關時，進行迴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，就進行迴歸分析，很容易造成「虛假迴歸」。
1、 從統計分析的角度上講，對於傳統的單因素分析方法，其結果展示相對簡單，它們僅能提示組間均值或率的分佈差異有無統計學顯著性；
2、而採用單因素迴歸分析，除了定性的展示組間差異外，還可以提供更為豐富的資訊，比如偏回歸係數(β)的估計值、效應估計值(or、rr值)等等，這些統計指標能夠在一定程度上反映該指標的效應大小和可信區間。
3、對於迴歸分析來說，先做單因素迴歸，再做多因素迴歸，這種分析思路展現了從單獨一個因素到控制多個混雜因素的變化過程。
4、此時，單因素迴歸分析的結果對於變數的篩選就顯得很有意義，我們可以根據前後偏回歸係數或者or值的變化，來協助判斷是否需要將其納入到多因素迴歸中進行調整和控制。
5樓：匿名使用者
相關分析與迴歸分析的研究目的不相同，相關分析用於描述變數之間是否存在關係，而回歸分析則是研究影響關係情況，反映一個x或者多個x對y的影響程度。
相關分析只能研究變數之間相關的方向和程度，卻不能得到變數之間相互關係的具體形式，也無法從一個變數的變化來推測另一個變數的變化情況，而這些都可以通過迴歸分析得出。
因而分析時首先應該確定研究變數之間是否存在關係，即先進行相關分析。當兩個變數之間存在顯著的關聯時，再進行迴歸分析。有了相關關係，才可能有迴歸影響關係，如果沒有相關關係，也不應該有影響關係。
兩種方法均可用spssau進行分析，並得到標準化分析結果，配合智慧文字分析快速解讀資料包告。
相關分析與迴歸分析的區別和聯絡是什麼？
6樓：love生活
一、迴歸分析和相關分析主要區別是：
1、在迴歸分析中,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,而在迴歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在迴歸模型中,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,還可以由迴歸方程進行數量上的**和控制.
二、迴歸分析與相關分析的聯絡：
1、迴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迴歸方程等問題,需進行直線相關分析和迴歸分析。
3、從研究的目的來說：
若僅僅為了瞭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迴歸方程,宜選用直線迴歸分析.
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；空氣中的相對溼度與降雨量之間的相關關係都是相關分析研究的問題。
2、迴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。
迴歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元迴歸和多元迴歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單迴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，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析
7樓：峰
一、相關分析與迴歸分析的區別：
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；而在迴歸分析中，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，在迴歸分析中，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；而在迴歸分析中，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一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。而在迴歸分析中，對於互為因果的兩個變數，則有可能存在多個迴歸方程。
二、相關分析與迴歸分析的聯絡
1、相關分析是迴歸分析的基礎和前提，迴歸分析則是相關分析的深入和繼續。
2、相關分析需要依靠迴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，進行迴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，就進行迴歸分析，很容易造成「虛假迴歸」。
8樓：peking在路上
迴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、在迴歸分析中,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,而在迴歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在迴歸模型中,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,還可以由迴歸方程進行數量上的**和控制。
9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，不能說一個是因，另外一個是果。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，其中一個可以看作是因，另一個看作是果。兩者位置一般不能互換。
10樓：150王王王
統計關係本身不可能意味著任何因果關係
SPSS相關性分析時兩變數負相關,迴歸分析卻是正相關,這樣如何解釋
pearson相關分析在spss中的作用是簡單地考慮變數之間的關係。儘管可以在分析過程中同時放置多個變數，但是結果是兩個變數之間的簡單關聯，也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。但是，迴歸是不同的。迴歸的結果是對進入迴歸方程的所有自變數和因變數進行積分的結果，也就是說，在迴歸當中你所看到的相關...
迴歸分析的基本步驟是什麼？
您好，我是平臺合作律師，已經收到您的問題了。通過市場調查和資料訪問，找出與 目標相關的相關影響因素，即自變數，並選擇主要影響因素。2 建立 模型 依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析 模型。3 進行相關分析 迴歸分析是因果因素 自變數 和 因子 因變數 的...
用eviews分析的迴歸分析結果在下面
依 引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於005則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近依，擬合優度越高 f的p值，小於005的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在貳的附近，說明殘差序列不相關。貳 標準差是衡量回歸係數值用eviews分析的迴歸分析結果在下面 怎麼從eviews迴歸分...