相关分析与回归分析的区别与联系是什么?

题目

相关分析与回归分析的区别与联系是什么?

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相似问题和答案

第1题:

简述相关分析和回归分析的联系和区别。


答案:
解析:
(1)相关分析和回归分析的联系①相关分析和回归分析均为研究及度量两个或两个以上变量之间关系的方法。②相关系数和一元线性回归系数具有联系,其公式是:

③相关系数的平方就是一元线性回归中的决定系数,可解释两变量共变的比例。(2)相关分析和回归分析的区别相关分析旨在研究变量之间关系的密切程度。回归分析旨在确定变量之间的数量关系的可能形式,找出它们之间的依存关系的合适的数学模型,并用这个数学模型来表示这种关系形式。 相关分析和回归分析都是研究两个变量之间关系的方法。相关分析是研究两个变量的双向的关系,不管哪个是自变量,哪个是因变量。回归分析的目的在于用某一变量去预测另一个变量的变化情形,往往是单向地分析两变量的变化关系,即找出一个变量随另一个变量变化的关系。

第2题:

相关分析与回归分析的关系是什么?


正确答案: 回归分析与相关分析都是研究和测度两个或两个以上变量之间关系的方法。
相关分析是研究两个或两个以上随机变量之间线性依存关系的紧密程度。通常用相关系数表示,多元相关时用复相关系数表示。回归分析是研究某一随机变量(因变量)与另外一个或几个普通变量(自变量)之间的数量变动关系。由回归分析求出的关系式,称为回归模型。
这两种分析的区别是:相关分析研究的变量都是随机变量,并且不分自变量与因变量;回归分析研究的变量要首先明确哪些是自变量,哪些是因变量,并且自变量是确定的普通变量,因变量是随机变量。这两种分析的联系是,它们是研究客观事物之间相互依存关系得两个不可分割的方面。

第3题:

相关分析与回归分析的区别与关系。


参考答案:

相关分析与回归分析既有联系又有区别。首先,两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系,并能测度线性依赖程度的大小。其次,两者间又有明显的区别。相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度,而无需考察两者间是否有因果关系,因此,变量的地位在相关分析中饰对称的,而且都是随机变量;
回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析,变量的地位是不对称的,有解释变量与被解释变量之分,而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次,相关分析只关注变量间的具体依赖关系,因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化。


第4题:

什么是相关分析和回归分析?它们之间有何联系和区别?


正确答案: 相关分析是指研究一个变量与另一个变量或另一组变量之间相关方向和相关密切程度的统计分析方法。回归分析是指根据相关关系的具体形态,选择一个合适的数学模型来近似地表达变量间平均变化关系的统计分析方法。
两者之间的联系:相关分析需要依靠回归分析来表明现象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明现象数量变化的相关程度。只有当变量之间存在着高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
两者之间的区别:
(1)相关分析中,变量x与变量y处于平等地位,不需要区分自变量和因变量;回归分析中必须区分自变量和因变量;
(2)相关分析中所涉及的变量y与x全是随机变量,而回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量,也可以是非随机的确定变量;
(3)相关分析的研究主要是刻画两类变量间线性相关的密切程度,而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制。

第5题:

述相关分析与回归分析的区别。


正确答案: (1)进行相关分析时可以不分两个变量的关系是因果关系还是共变关系,不必区分哪个是自变量,哪个是因变量,而回归分析必须区分自变量和因变量。
(2)计算相关系数的两个变量都是随机变量,而回归分析中的两个变量只有因变量是随机变量,而自变量是可以控制的量。
(3)计算相关系数的两个变量是对等的,而回归分析时,对一种没有明显因果关系的两个变量,可以求得两个回归方程,一个为y倚x的回归,另一个是x倚y的回归。

第6题:

简述相关分析与回归分析的区别联系。
就一般意义而言,相关分析包括相关分析和回归分析两方面的内容,因为它们都是研究变量间的相互关系的方法。但就具体方法而言,二者又有明显区别:
【1】相关分析中的相关系数只能观察相关关系的密切程度和方向,但不能指出两个变量间相关的具体形式,无法从一个变量的变化推测另—个变量的变化情况;回归分析则是用数学方程来反映变量之间相互关系的具体形式,可以从一个已知量的变化来推测另一未知量,为估计预测提供一个重要的方法。
【2】相关分析既可以研究因果关系的现象也可以研究共变关系的现象,不区分自变量和因变量,而回归分析则是研究变量间因果关系的,必须明确自变量和因变量。
【3】计算相关系数的两个变量是对等的,相关系数只有一个;而在回归分析中,只能由自变量来估计因变量,不允许由因变量来推测自变量;
【4】相关分析中两变量都是随机变量;而在回归分析中,因变量是随机的,自变量是给定的。对于无明显因果关系的相关变量,可以先将某个因素确定为自变量来估计因变量的数值,需要时再将另一变量确定为自变量,估计因变量的数值,但绝不能用一个回归方程进行逆推。
相关分析和回归分析的关系是:相关分析需要回归分析来表明变量间数量关系的具体形式,而回归分析应建立在相关分析的基础上。依靠相关分析表明现象的数量变化具有密切相关,进行回归分析求其相关的具体形式才有意义。

第7题:

预测中相关分析与回归分析的联系是什么?


正确答案:都是研究非确定性变量之间的关系。在实际工作中,一般先进行相关分析,由相关系数或相关指数的大小决定是否需要进行回归分析,在相关分析的基础上拟合出回归模型,以便进行推算和预测分析。

第8题:

以下关于相关分析和回归分析的表述中,正确的是()。

A.回归分析根据回归模型对总体进行推断及预测

B.回归分析研究变量之间的因果关系

C.相关分析需要明确自变量和因变量

D.相关分析和回归分析在分析目的与分析方法方面有明显区别

E.相关分析研究变量之间的依存关系


正确答案:ABCDE

第9题:

回归分析与相关分析的区别是什么?


正确答案: 1、相关分析是用来度量变量与变量之间关系的紧密程度的一种方法,在本质上只是对客观存在的关系的测度。回归分析是根据所拟合的回归方程研究自变量与因变量一般关系值的方法,可由已给定的自变量数值来推算因变量的数值,它具有推理的性质。
2、在研究相关分析时,不需要确定哪个是自变量,哪个是因变量,但回归分析的首要问题就是确定哪个是自变量,哪个是因变量。
3、现象之间的相关分析的研究,只能计算一个相关系数;而回归分析时回归系数可能有两个,也就是两现象互为因果关系时,可以确定两个独立回归方程,从而就有两不同的回归系数。

第10题:

什么叫相关分析、回归分析?简述相关分析与回归分析的关系。


正确答案: 二者是研究现象相关关系的基本方法。
(1)相关分析(狭义)指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。
(2)回归分析:根据相关关系的具体形态,选择一个合适的数学模型来近似表达变量间的平均变化关系。
二者有着密切的联系,它们具有共同的研究对象,在具体运用时需要互相补充。
具体:
(1)相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式;
(2)回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度,只有变量之间存在着高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
因此,回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的,两者的主要区别在于:
(1)相关分析研究变量间相关方向、程度,不能指出变量间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况;而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式,它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。
(2)在相关分析中,不必确定自变量和因变量;而在回归分析中,必须事先确定哪个为自变量,哪个为因变量,而且只能从自变量去推测因变量,而不能从因变量去推断自变量。
(3)相关分析所涉及的变量一般都是随机变量;而回归分析中因变量是随机的,自变量则作为研究时给定的非随机变量。