直线相关迴归分析的基本步骤是什么

向丹塞妍的回答：

直线相关分析要求两个变数都是正态分布；迴归分析要求因变数y服从正态分布，而自变数x是能精确测量和严格控制的变数。②统计意义不同：直线相关分析反映两变数间的伴随关係，这种关係是相互的、对等的，不一定有因果关係；迴归则分析反映两变数间的依存关係，一般将「因」或较易测定、变异较小者定为自变数，这种依存关係可能是因果关係或从属关係。

③分析目的不同：直线相关分析的目的是把两变数间直线关係的密切程度及方向用一统计指标表示出来；迴归分析的目的则是把自变数与应变数间的关係用函式公式定量表达出来，迴归分析不仅可以揭示x对y的影响大小，还可以由迴归方程进行数量上的**和控制。④变数的意义不同：

在迴归分析中，因变数y处在被解释的特殊地位；在直线相关分析中，x与y处于平等的地位。在直线相关分析中，x与y都是随机变数；在迴归分析中，y是随机变数，x可以是随机变数，也可以是非随机的，通常在迴归模型中，总是假定x是非随机的。

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龙源期刊网的回答：

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木子青耶的回答：

1.迴归分析与相关分析的联络：

（1）研究在专业上有一定联络的两个变数之间是否存在直线关係，以及如何求得直线迴归方程等问题，需进行直线相关和迴归分析。

（2）如果为了解两变数之间呈直线关係的密切程度和方向，适合选用线性相关分析；

如果为了建立由自变数推算因变数的直线迴归方程，适合选用直线迴归分析。

（3）作相关分析时，要求两变数都是随机变数；

作迴归分析时要，要求求因变数是随机变数，自变数可以是随机的，也可以是一般变数。

（4）用计算器实现统计分析时，可用对相关係数的检验取代对迴归係数的检验,简洁明了。

2.迴归分析和相关分析的区别：

（1）在迴归分析中，y处在被解释的特殊地位；

而在相关分析中，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都是随机变数；

而在迴归分析中，y是随机变数，x可以是随机变数，也可以是非随机的，通常在迴归模型中，总是假定x是非随机的；

（3）相关分析主要两个变数之间的密切程度，

而回归分析揭示x对y的影响大小，同时可以进行数量上的**和控制。

参考资料:中华考试网－统计师《统计相关知识》之相关分析与迴归分析

热心网友的回答：

一、相关分析与迴归分析的区别：

1、划分不同：相关分析中涉及的变数不存在自变数和因变数的划分问题，变数之间的关係是对等的；而在迴归分析中，则必须根据研究物件的性质和研究分析的目的，对变数进行自变数和因变数的划分。因此，在迴归分析中，变数之间的关係是不对等的。

2、变数不同：在相关分析中所有的变数都必须是随机变数；而在迴归分析中，自变数是确定的，因变数才是随机的。

3、大小不同：相关分析主要是通过一个指标即相关係数来反映变数之间相关程度的大小，由于变数之间是对等的，因此相关係数是唯一确定的。而在迴归分析中，对于互为因果的两个变数，则有可能存在多个迴归方程。

二、相关分析与迴归分析的联络

1、相关分析是迴归分析的基础和前提，迴归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠迴归分析来表现变数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数之间数量变化的相关程度。

2、只有当变数之间存在高度相关时，进行迴归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变数之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行迴归分析，很容易造成「虚假迴归」。

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着性；

2、而採用单因素迴归分析，除了定性的展示组间差异外，还可以提供更为丰富的资讯，比如偏回归係数(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、对于迴归分析来说，先做单因素迴归，再做多因素迴归，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，单因素迴归分析的结果对于变数的筛选就显得很有意义，我们可以根据前后偏回归係数或者or值的变化，来协助判断是否需要将其纳入到多因素迴归中进行调整和控制。

热心网友的回答：

相关分析与迴归分析的研究目的不相同，相关分析用于描述变数之间是否存在关係，而回归分析则是研究影响关係情况，反映一个x或者多个x对y的影响程度。

相关分析只能研究变数之间相关的方向和程度，却不能得到变数之间相互关係的具体形式，也无法从一个变数的变化来推测另一个变数的变化情况，而这些都可以通过迴归分析得出。

因而分析时首先应该确定研究变数之间是否存在关係，即先进行相关分析。当两个变数之间存在显着的关联时，再进行迴归分析。有了相关关係，才可能有迴归影响关係，如果没有相关关係，也不应该有影响关係。

两种方法均可用spssau进行分析，并得到标準化分析结果，配合智慧文字分析快速解读资料包告。

️相关分析与迴归分析的区别和联络是什么？

love生活的回答：

一、迴归分析和相关分析主要区别是：

1、在迴归分析中,y被称为因变数,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都是随机变数,而在迴归分析中,y是随机变数,x可以是随机变数,也可以是非随机的,通常在迴归模型中,总是假定x是非随机的；

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

二、迴归分析与相关分析的联络：

1、迴归分析和相关分析都是研究变数间关係的统计学课题。

2、在专业上研究上：

有一定联络的两个变数之间是否存在直线关係以及如何求得直线迴归方程等问题,需进行直线相关分析和迴归分析。

3、从研究的目的来说：

若仅仅为了了解两变数之间呈直线关係的密切程度和方向,宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变数推算因变数的直线迴归方程,宜选用直线迴归分析.

️扩充套件资料：

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数间的相关关係的统计分析方法。

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

2、迴归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关係的一种统计分析方法。运用十分广泛。

迴归分析按照涉及的变数的多少，分为一元迴归和多元迴归分析；按照因变数的多少，可分为简单迴归分析和多重回归分析；按照自变数和因变数之间的关係型别，可分为线性迴归分析和非线性迴归分析

峰的回答：

一、相关分析与迴归分析的区别：

1、相关分析中涉及的变数不存在自变数和因变数的划分问题，变数之间的关係是对等的；而在迴归分析中，则必须根据研究物件的性质和研究分析的目的，对变数进行自变数和因变数的划分。因此，在迴归分析中，变数之间的关係是不对等的。

2、在相关分析中所有的变数都必须是随机变数；而在迴归分析中，自变数是确定的，因变数才是随机的。

3、相关分析主要是通过一个指标即相关係数来反映变数之间相关程度的大小，由于变数之间是对等的，因此相关係数是唯一确定的。而在迴归分析中，对于互为因果的两个变数，则有可能存在多个迴归方程。

二、相关分析与迴归分析的联络

1、相关分析是迴归分析的基础和前提，迴归分析则是相关分析的深入和继续。

2、相关分析需要依靠迴归分析来表现变数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数之间数量变化的相关程度。

3、只有当变数之间存在高度相关时，进行迴归分析寻求其相关的具体形式才有意义。

4、如果在没有对变数之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行迴归分析，很容易造成「虚假迴归」。

peking在路上的回答：

迴归分析和相关分析都是研究变数间关係的统计学课题,它们的差别主要是：

1、在迴归分析中,y被称为因变数,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都是随机变数,而在迴归分析中,y是随机变数,x可以是随机变数,也可以是非随机的,通常在迴归模型中,总是假定x是非随机的；

3、相关分析的研究主要是两个变数之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由迴归方程进行数量上的**和控制。

热心网友的回答：

这两种分析是统计上研究变数之间关係的常用办法。

相同点：他们都可以断定两组变数具有统计相关性。

不同点：相关分析中两组变数的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变数存在因果关係。

而回归分析可以定量地得到两个变数之间的关係，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。两者位置一般不能互换。

150王王王的回答：

统计关係本身不可能意味着任何因果关係

pearson相关分析在spss中的作用是简单地考虑变数之间的关係。儘管可以在分析过程中同时放置多个变数，但是结果是两个变数之间的简单关联，也就是不在求两变数相关时考虑其他的控制变数。但是，迴归是不同的。迴归的结果是对进入迴归方程的所有自变数和因变数进行积分的结果，也就是说，在迴归当中你所看到的相关...

您好，我是平台合作律师，已经收到您的问题了。通过市场调查和资料访问，找出与 目标相关的相关影响因素，即自变数，并选择主要影响因素。2 建立 模型 依据自变数和因变数的历史统计资料进行计算，在此基础上建立迴归分析方程，即迴归分析 模型。3 进行相关分析 迴归分析是因果因素 自变数 和 因子 因变数 的...

依 引数显着性检验t检验对应的prob，若小于005则引数的显着性检验通过，再看r方，越接近依，拟合优度越高 f的p值，小于005的话模型才显着，dw用来检验残差序列的相关性的，在贰的附近，说明残差序列不相关。贰 标準差是衡量回归係数值用eviews分析的迴归分析结果在下面 怎么从eviews迴归分...