简述相关与回归的区别与联系。
第1题：
第2题：
述相关分析与回归分析的区别。
第3题：
相关分析与回归分析的区别与关系。
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：
简述相关关系与函数关系的区别与联系
第5题：
回归分析与相关分析的区别是什么？
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。
略
第7题：
总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
第8题：
试述相关与回归的区别与联系
相关与回归分析之间的区别
一是两者研究的目的不同。相关分析是分析变量之间关系密切的程度和方向；回归分析是分析变量之间数量变动的形式.
二是研究的方法不同。前者可以用散点图定性表示，或者用相关系数定量表示，后者是用回归方程表示的。
三是结果不同。前者两个变量只能计算一个相关系数；后者则一个是自变量，一个是因变量。可能有两个回归方程，如果两个变量互为因果。当然也可能只有一个方程。
四是变量的地位不同。前者认为两个都是随机的。后者认为自变量是确定的，因变量是随机的。
它们的联系在于：有共同的研究对象，是相同的变量成事的。二是两者互补的。前者是后者的基础，后者是前者的进一步拓展。
第9题：
相关分析与回归分析的区别与联系是什么？
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。