1樓：匿名使用者
你的三組是什麼樣的資料,發出來看一下 ...麻煩把資料弄出來， 每組資料的 個數是否一致 或者是 每組資料有什麼格式分隔開的 。 ...嘗試用一下分列的...
相關分析與迴歸分析的模型咋做??在電腦excel中
2樓：匿名使用者
在「資料」選項下的「資料分析」中，選擇「相關係數」或「迴歸」，然後選擇相應的x和y資料區域，及輸入資料區域，確定。
財務**中的迴歸分析法是怎麼一回事?原理是什麼?怎樣應用?請舉簡單例子
3樓：匿名使用者
所謂迴歸分析法，是在掌握大量觀察資料的基礎上，利用數理統計方法建立因變數與自變數之間的迴歸關係函式表示式（稱迴歸方程式）。迴歸分析中，當研究的因果關係只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元迴歸分析；當研究的因果關係涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元迴歸分析。此外，迴歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關係的函式表示式是線性的還是非線性的，分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。
通常線性迴歸分析法是最基本的分析方法，遇到非線性迴歸問題可以藉助數學手段化為線性迴歸問題處理。
一元線性分析例子，假定身高與體重的相關資料如下，為了建立體重y與身高x之間關係（y=a+bx)，求出a與b分別是多少。
身高（cm) 175 165 185 178 195
體重（kg) 73 68 81 75 90
求出：：a=-56.3720，b=0.7448，則y=56.37+0.74x 即為迴歸方程。
在大量資料的基礎上，通過迴歸分析可以找到各變數之間存在的關係。實證研究 中，迴歸分析是需要做假設檢驗的。
4樓：匿名使用者
迴歸分析，是一個高等數學問題。就是用給出的資料求出一個線性方程
它往往要涉及大量的資料，沒法簡單舉例。
迴歸分析與相關分析的區別和聯絡是什麼？
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原發布者:李興萬
迴歸分析與相關分析聯絡、區別 簡單線性迴歸分析是對兩個具有線性關係的變數，研究其相關性，配合線性迴歸方程，並根據自變數的變動來推算和**因變數平均發展趨勢的方法。迴歸分析（regressionanalysis）通過一個變數或一些變數的變化解釋另一變數的變化。主要內容和步驟：
首先依據經濟學理論並且通過對問題的分析判斷，將變數分為自變數和因變數，一般情況下，自變數表示原因，因變數表示結果；其次，設法找出合適的數學方程式（即迴歸模型）描述變數間的關係；接著要估計模型的引數，得出樣本回歸方程；由於涉及到的變數具有不確定性，接著還要對迴歸模型進行統計檢驗，計量經濟學檢驗、**檢驗；當所有檢驗通過後，就可以應用迴歸模型了。迴歸的種類迴歸按照自變數的個數劃分為一元迴歸和多元迴歸。只有一個自變數的迴歸叫一元迴歸，有兩個或兩個以上自變數的迴歸叫多元迴歸。
按照迴歸曲線的形態劃分，有線性（直線）迴歸和非線性（曲線）迴歸。 相關分析與迴歸分析的關係（一）相關分析與迴歸分析的聯絡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。
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
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7樓：我努力的方式
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，即將自變數的給定值代入迴歸方程後，所得到的因變數的估計值不是唯一確定的，而會表現出一定的隨機波動性。
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 (如人的身高與體重，商品的**與需求量)，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：
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。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」，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，也無法從一個變數的變化來推測另一個變數的變化情況，在具體應用過程中，只有把相關分析和迴歸分析結合起來，才能達到研究和分析的目的。
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
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9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
10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。
11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。
相關與迴歸分析應用中的應注意哪些問題？？？？
12樓：匿名使用者
•因果關係
–r2 =0.8,並不能說明y的變動中有80%是由x引起的,x與y之間的高度相關可能是第三個原因引起的。因此，我們只能說，y的變動中有80%可由x的變動來解釋。
•資料範圍以外的外推
–估計方程是以一組特定觀測值為基礎的。如果髮根據觀測資料範圍以外的某些自變數的值來推算應變數的值，那就必須十分謹慎。因為在缺少其他資訊的情況下，我們根本不知道在觀察資料範圍以外，該估計方程的函式形式是否還同樣有效。
相關分析與迴歸分析的區別和聯絡是什麼？
13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
excel2013中哪裡能找到迴歸分析
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在多因素logistic迴歸分析中OR值小於1怎麼解釋
首先澄清幾個概念 or是odds ratio 而 logistic裡關注的是odds 不是odds的比值odds ratio odds 發生的概率 除以 不發生的概率 logistic 迴歸的公式是 log o alpha bx 那麼 o exp alpha bx exp alpha exp bx ...
spss迴歸線性分析的相關係數怎麼看
看b和顯著性，顯著性小於0.05才有意義 你這裡沒有做相關分析，不用看相關係數，你做的是迴歸分析 spss線性迴歸怎麼看相關係數 你這個表裡只有迴歸係數的資訊 你所要的相關係數應該在上一個表中 r方是確定係數 r就是你所說的相關係數了 你自己找找看上一個表有沒有一個r傎，那就是相關係數了 第二列數，...