1樓：紫滕
兩不確定性者的相同點均指兩變數間的關係
因果關係指原因與結果二者的關係：前面的分句是後句的原因
相關分析與迴歸分析的區別和聯絡是什麼？
2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
3樓：峰
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。
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，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。
2、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。
3、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。
4、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」。
4樓：peking在路上
迴歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題,它們的差別主要是：
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。
5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。
相同點：他們都可以斷定兩組變數具有統計相關性。
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。
6樓：150王王王
統計關係本身不可能意味著任何因果關係
舉例說明判斷兩個變數之間存在因果關係的基本條件有哪些
7樓：翟秀花塞寅
在有相關關係的兩個變數中,如果明確說明了一個變數的變化引起另一個變數的變化,那麼這種關係就可以稱作因果關係。所謂因果關係就是「因x的變化導致了y的變化」。因果關係必須符合三個條件:
(1)x和y有相關關係;(2)x、y之間的關係不是由其他因素形成的;(3)x的變化在時間上先於y的變化。例如,如果說「社會整合程度影響越軌行為」,那麼,首先「社會整合(社會組織中一個人與大多數人相結合的程度)與「越軌行為(偏離或違***規範的行為)之間是相關的,它們共同起變化。其次,假如控制其它可能與「越軌行為」相關的因素(如社會經濟地位、年齡、性別等),「社會整合」與「越軌行為」也仍然是相關的。
最後,在時間上「社會整合」的變化先於「越軌行為」的出現,由此可以認為這種關係是因果關係。
8樓：匿名使用者
（1）.共變為了推論出兩變數之間存在著概率性因果關係，必須遵守兩個基本準則：首先，原因和結果變數之間必須存在共變關係；其次，所斷言的一個變數影響另一個變數的推論必須是有意義的。
兩個變數之間有因果關係，它們之間至少是相關的；然後相關不代表因果，相關而非因果關係稱為虛假關係。
（2）.必須合理，因果關係必須在三個層次是合理的：時間順序：
原因必須發生在結果之前，而非目的論解釋；當然，因果關係也可能是互動而非單向的。因變數必須能改變：如「收入→性別」是沒有意義的。
理論上的合理性：因果陳述必須有意義，我們必須能夠說明x是怎樣影響y的，即使我們不能再經驗上證明x是怎樣影響y的，我們也需要通過其他研究或現行理論等佐證來給出有關這一關聯的合理說法。
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
9樓：龍源期刊網
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10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
11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。
12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。
相關係數越大，說明兩個變數之間的關係就越強嗎
13樓：月似當時
樣本的簡單相關係數一般用r表示，計算公式為：
r 的絕對值越大表明相關性越強，要注意的是這裡並不存在因果關係。若r=0，表明兩個變數間不是線性相關，但有可能是其他方式的相關（比如曲線方式）。
利用樣本相關係數推斷總體中兩個變數是否相關，可以用t 統計量對總體相關係數為0的原假設進行檢驗。若t 檢驗顯著，則拒絕原假設，即兩個變數是線性相關的；若t 檢驗不顯著，則不能拒絕原假設，即兩個變數不是線性相關。
擴充套件資料
一些實際工作者用非居中的相關係數（與pearson係數不相相容）。
例如：假設五個國家的國民生產總值分別是1、2、3、5、8（單位10億美元），又假設這五個國家的貧困比例分別是11%、12%、13%、15%、18%。
則有兩個有序的包含5個元素的向量x、y：x = (1, 2, 3, 5, 8) 、 y = (0.11, 0.
12, 0.13, 0.15, 0.
18) 使用一般的方法來計算向量間夾角（參考數量積）。
上面的資料實際上是選擇了一個完美的線性關係：y
= 0.10 + 0.01 x。因此皮爾遜相關係數應該就是1。
把資料居中（x中資料減去 e(x) = 3.8 ，y中資料減去e(y) =
0.138）後得到：x = (−2.
8, −1.8, −0.8, 1.
2, 4.2)、 y = (−0.028, −0.
018, −0.008,
0.012, 0.042)。
因果關係和相關關係區別,相關性和因果關係的區別和聯絡？
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