相关分析与回归分析有何区别与联系

相关分析与回归分析的区别和联系是什么？~

一、回归分析和相关分析主要区别是：
1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；
2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的；
3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.
二、回归分析与相关分析的联系：
1、回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。
2、在专业上研究上：
有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关分析和回归分析。
3、从研究的目的来说：
若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向,宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程,宜选用直线回归分析.

扩展资料：
1、相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。
例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
2、回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛。
回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析
参考资料：百度百科－回归分析
百度百科－相关分析

一、相关分析与回归分析的区别：
1、划分不同：相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。因此，在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。
2、变量不同：在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的。
3、大小不同：相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量，则有可能存在多个回归方程。
二、相关分析与回归分析的联系
1、相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
2、只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。

扩展资料1、 从统计分析的角度上讲，对于传统的单因素分析方法，其结果展示相对简单，它们仅能提示组间均值或率的分布差异有无统计学显著性；
2、而采用单因素回归分析，除了定性的展示组间差异外，还可以提供更为丰富的信息，比如偏回归系数(β)的估计值、效应估计值(OR、RR值)等等，这些统计指标能够在一定程度上反映该指标的效应大小和可信区间。
3、对于回归分析来说，先做单因素回归，再做多因素回归，这种分析思路展现了从单独一个因素到控制多个混杂因素的变化过程。
4、此时，单因素回归分析的结果对于变量的筛选就显得很有意义，我们可以根据前后偏回归系数或者OR值的变化，来协助判断是否需要将其纳入到多因素回归中进行调整和控制。
参考资料来源：百度百科-回归分析
百度百科-相关分析

联系：相关分析和回归分析都是研究变量之间的关联关系的。

区别：1、相关性分析仅仅只能研究变量之间的关联关系，但是并不能研究变量之间的因果关   

系。

例如：A和B之间存在相关关系，意味着A依赖于B同时B也依赖于A；而回归分析则是

可以研究变量之间的因果关系，即回归分析中有明确的起因变量也有明确的结果变

量。

例如：A变量显著影响B变量；努力学习，成绩就好，努力就是起因，成绩就是结局。

2、相关性分析仅仅研究两个变量之间的关联关系，当有第三个变量的时候，则不能

选择相关性分析；回归分析则可以同时研究1个或者1个以上的起因变量（自变量）

对一个结局变量（因变量）的影响的情况。

接下来用图形简单说明回归分析和相关性分析的区别和联系：

同样是height和weight，如果选择相关性分析，那么只能得出height和weight之间的相关系数为0.625，意味着height和weight之间显著正相关，即height和weight同升同降；如果选择线性回归分析，则可以更进一步得出height可以显著正向影响weight，影响系数为0.425，即height每提升1单位会直接导致weight随之提升0.425个单位。

一、回归分析和相关分析主要区别是：

1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；

2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的；

3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.

二、回归分析与相关分析的联系：

1、回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。

2、在专业上研究上：

有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关分析和回归分析。

3、从研究的目的来说：

若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向,宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程,宜选用直线回归分析.

扩展资料：

1、相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。

例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。

2、回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛。

回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析

参考资料：百度百科－回归分析

百度百科－相关分析

一、回归分析与相关分析的区别：

　　（1）相关分析所研究的两个变量是对等关系，回归分析所研究的两个变量不是对等关系，必须根据研究目的确定其中的自变量、因变量。

　　（2）对于变量x与y来说，相关分析只能计算出一个反映两个变量间相关密切程度的相关系数，计算中改变x和y的地位不影响相关系数的数值。回归分析有时可以根据研究目的不同分别建立两个不同的回归方程。

　　（3）相关分析对资料的要求是，两个变量都是随机的，也可以是一个变量是随机的，另一个变量是非随机的。而回归分析对资料的要求是，自变量是可以控制的变量（给定的变量），因变量是随机变量。

二、回归分析与相关分析的联系：

　　（1）相关分析是回归分析的基础和前提。假若对所研究的客观现象不进行相关分析，直接作回归分析，则这样建立的回归方程往往没有实际意义。只有通过相关分析，确定客观现象之间确实存在数量上的依存关系，而且其关系值又不确定的条件下，再进行回归分析，在此基础上建立回归方程才有实际意义。

　　（2）回归分析是相关分析的深入和继续。对所研究现象只作相关分析，仅说明现象之间具有密切的相关关系是不够的，统计上研究现象之间具有相关关系的目的，就是要通过回归分析，将具有依存关系的变量间的不确定的数量关系加以确定，然后由已知自变量值推算未知因变量的值，只有这样，相关分析才具有实际意义。

回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关和回归分析.从研究的目的来说,若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向,宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程,宜选用直线回归分析.
从资料所具备的条件来说,作相关分析时要求两变量都是随机变量（如：人的身长与体重、血硒与发硒）；作回归分析时要求因变量是随机变量,自变量可以是随机的,也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值,如：用药的剂量).
在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述,其实在应用时,当两变量都是随机变量时,常需同时给出这两种方法分析的结果；另外,若用计算器实现统计分析,可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的.
回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题,它们的差别主要是：
1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；
2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的；
3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.
望采纳

相关分析与回归分析的区别 1．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。因此，在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。 2．在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是唯一确定的，而会表现出一定的随机波动性。 3．相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量 (如人的身高与体重，商品的价格与需求量)，则有可能存在多个回归方程。

简述直线相关分析与回归分析的区别
答：简述直线相关分析与回归分析的区别有定义不同、研究目的不同、变量不同。一、定义不同：相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。例如，以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩，感兴趣的是二者的关系...

简述相关分析和回归分析的联系与区别
答：相关分析与回归分析都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量具有统计相关性。相关分析中两组变量的地位是平等的，而回归分析两个变量位置一般不能互换。这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。1、相同点：他们都可以断定两组变量具有统计相关性。2、不同点：相关分析中两组...

相关和回归分析的区别有哪些
答：2、直线相关分析与直线回归分析的区别。相关分析与回归分析是两个相似的但又是不同的分析方法,在学习中很容易混淆。因此了解与掌握相关分析与回归分析的区别在学习中就非常重要。以下是相关分析与回归分析的主要区别:(1)相关关系中的两个变量是对等关系,无所谓自变量和因变量。但在回归分析中,两变量不是对等关系,...

相关分析与回归分析的区别是什么?
答：相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。相同点：他们都可以断定两组变量具有统计相关性。不同点：相关分析中两组变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是...

相关分析和回归分析有什么区别?
答：3、相关分析是回归分析的前提条件，首先需要保证有相关关系，接着才能进行回归影响关系研究。4、因为如果都显示没有相关关系，是不可能有影响关系的。如果有相关关系，但也不一定会出现回归影响关系。相关分析的操作步骤1. SPSSAU用户可自由拖拽分析项进入分析列表框，区别仅在于输出格式不同。2. 相关分析...

回归分析和相关分析的区别
答：3.变量的角色：在回归分析中，会明确定义因变量和自变量的角色，因变量是需要预测的变量，自变量是用来解释因变量变化的变量。在相关分析中，没有因变量和自变量的明确区分，只是探索两个变量之间的关联程度。4.结果的解释：回归分析给出了因变量与自变量之间的定量关系，包括斜率、截距等参数。相关分析给出...

直线相关与回归分析的区别和联系
答：①相关分析确定变量之间的相关和密切程度，而回归分析则反映两变量之间的数量因果关系；②相关分析是前提和基础，回归分析则是继续和补充。相关系数r与原点和尺度无关；相关系数只是两个变量之间线性关联的一个度量，不一定有因果关系的含义。r是对变量之间线性相关关系的度量。r＝0只是表明两个变量之间不...

相关分析与回归分析的联系与区别
答：相关分析与回归分析的联系与区别如下：联系：相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，回归分析需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。区别：相关分析中涉及的变量是对等的，不存在自变量和因变量的划分问题；...

回归分析和相关分析的联系和区别
答：研究有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。回归分析与相关分析的区别：1、在回归分析中，y被称为因变量，处在被解释的特殊地位；而在相关分析中，x与y处于平等的地位，即研究x与y的...

相关分析与回归分析的一个重要区别是
答：相关分析与回归分析的一个重要区别在于各自的研究重点和应用方向。相关分析主要用于研究两个或多个变量之间的线性相关程度，关注的是变量之间是否存在某种程度的关联，以及这种关联的强度和方向。相关分析并不区分自变量和因变量，只是简单地衡量变量之间的相关性，而不涉及因果关系的探讨。回归分析则是在已知...