1樓：淵源
1、作迴歸分析要有實際意義，不能把毫無關聯的兩種現象，隨意進行迴歸分析，忽視事物現象間的內在聯絡和規律；如對兒童身高與小樹的生長資料進行迴歸分析既無道理也無用途。另外，即使兩個變數間存在迴歸關係時，也不一定是因果關係，必須結合專業知識作出合理解釋和結論。
2、直線迴歸分析的資料，一般要求應變數y是來自正態總體的隨機變數，自變數x可以是正態隨機變數，也可以是精確測量和嚴密控制的值。若稍偏離要求時，一般對迴歸方程中引數的估計影響不大，但可能影響到標準差的估計，也會影響假設檢驗時p值的真實性。
3、進行迴歸分析時，應先繪製散點圖（scatter plot）。若提示有直線趨勢存在時，可作直線迴歸分析；若提示無明顯線性趨勢，則應根據散點分佈型別，選擇合適的曲線模型（curvilinear modal），經資料變換後，化為線性迴歸來解決。一般說，不滿足線性條件的情形下去計算迴歸方程會毫無意義，最好採用非線性迴歸方程的方法進行分析。
4、繪製散點圖後，若出現一些特大特小的離群值（異常點），則應及時複核檢查，對由於測定、記錄或計算機錄入的錯誤資料，應予以修正和剔除。否則，異常點的存在會對迴歸方程中的係數a、b的估計產生較大影響。
5、迴歸直線不要外延。直線迴歸的適用範圍一般以自變數取值範圍為限，在此範圍內求出的估計值稱為內插（interpolation）；超過自變數取值範圍所計算的稱為外延（extrapolation）。若無充足理由證明，超出自變數取值範圍後直線迴歸關係仍成立時，應該避免隨意外延。
2樓：嬋想飛
答：1）.兩變數作直線迴歸分析時，要求應變數y服從正態分佈，通常自變數x為可以精確測量或嚴格控制的因素。
2）作迴歸分析時要有實際意義，不能把毫無關聯的兩事物或現象進行迴歸分析。
3）在進行迴歸分析前，應繪製散點圖，若各散點分佈呈直線趨勢時，才適宜用直線迴歸分析。另外，還要注意有無異常點（outlier），即殘差絕對值特別大的觀察點，若是錯誤所致，應予以修正或去除。
4）迴歸方程適用範圍一般以自變數x實際取值範圍為限，不能任意外推。因為超出自變數x取值範圍時，兩變數間就不一定呈原有的直線關係。
直線相關與迴歸的區別和聯絡是什麼
3樓：人生如夕陽
迴歸分析與相關分析的聯絡：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。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。
從資料所具備的條件來說，作相關分析時要求兩變數都是隨機變數（如：人的身長與體重、血硒與發硒）；作迴歸分析時要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(即可以事先指定變數的取值，如：用藥的劑量)。
在統計學教科書中習慣把相關與迴歸分開論述，其實在應用時，當兩變數都是隨機變數時，常需同時給出這兩種方法分析的結果；另外，若用計算器實現統計分析，可用對相關係數的檢驗取代對迴歸係數的檢驗，這樣到了化繁為簡的目的。
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。
4樓：邂逅
區別（bai1）應用du不同：直線迴歸用於說明兩變數zhi間數量dao
依存變化的關係，描述y如何依專賴於x而變化；直線相屬關用於說明兩變數間的直線相關關係，此時兩變數的關係是平等的。
（2）資料要求不同：直線迴歸要求應變數y是來自正態總體的隨機變數，而x可以是來自正態總體的隨機變數，也可以是嚴密控制、精確測量的變數；相關分析則要求x，y是來自雙變數正態分佈總體的隨機變數。
（3）b和r的含義不同：b表示x每改變一個單位，y平均增（減）b個單位；r說明具有直線關係的兩個變數間相關的密切程度與相關方向。
聯絡（1）對同一樣本，若同時計算b和r，其正負號是一致的。
（2）對同一樣本，b和r的假設檢驗是等價的，二者的t值相等，即tb＝tr。
（3）用迴歸解釋相關。r的平方稱為決定係數r2，它反映在應變數y的總變異中能用x與y的迴歸關係解釋的比例。r2取值在0到1之間，且無單位。
r2越接近於1，表明迴歸方程的效果越好。
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
5樓：龍源期刊網
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6樓：木子青耶
（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。
（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。
7樓：匿名使用者
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。
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。
8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？
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。
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。
直線相關和直線迴歸分析的目的是什麼
11樓：匿名使用者
直線相關分來。
析要求兩個變數都自。
是正態分。布；迴歸分析要求bai因變數duy服從正態分佈，而zhi自變數x是能精確測量和嚴dao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。
直線迴歸和直線相關區別的聯絡
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