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简述相关分析与回归分析的区别联系。
题目
简述相关分析与回归分析的区别联系。
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第1题：
预测中相关分析与回归分析的联系是什么？
正确答案:都是研究非确定性变量之间的关系。在实际工作中，一般先进行相关分析，由相关系数或相关指数的大小决定是否需要进行回归分析，在相关分析的基础上拟合出回归模型，以便进行推算和预测分析。 -
第2题：
简述回归分析与相关分析的关系。
正确答案: 相关分析主要测度两个变量之间的线性关联度，相关系数就是用来测度两个变量之间的线性关联程度的。而在回归分析中，我们的主要目的在于根据其它变量的给定值来估计或预测某一变量的平均值。例如，我们想知道能否从一个学生的数学成绩去预测他的统计学平均成绩。
在回归分析中，被解释变量Y被当作是随机变量，而解释变量X则被看作非随机变量。而在相关分析中，我们把两个变量都看作是随机变量。 -
第3题：
相关分析与回归分析的区别与联系是什么？
正确答案: 相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法，相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。但它们在研究目的和对变量的处理上有明显区别。它们均是统计方法，不能揭示现象之间的本质关系。 -
第4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。
正确答案: 二者是研究现象相关关系的基本方法。
（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。
（2）回归分析：根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型来近似表达变量间的平均变化关系。
二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。
具体：
（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；
（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：
（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。
（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。
（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。 -
第5题：
简述相关与回归的区别与联系。
正确答案:区别：
意义：相关反映两变量的相互关系，即在两个变量中，任何一个的变化都会引起另一个的变化，是一种双向变化的关系。回归是反映两个变量的依存关系，一个变量的改变会引起另一个变量的变化，是一种单向的关系。
应用：研究两个变量的相互关系用相关分析。研究两个变量的依存关系用回归分析。
研究性质：相关是对两个变量之间的关系进行描述，看两个变量是否有关，关系是否密切，关系的性质是什么，是正相关还是负相关。回归是对两个变量做定量描述，研究两个变量的数量关系，已知一个变量值可以预测出另一个变量值，可以得到定量结果。
相关系数r与回归系数b：r与b的绝对值反映的意义不同。r的绝对值越大，散点图中的点越趋向于一条直线，表明两变量的关系越密切，相关程度越高。b的绝对值越大，回归直线越陡，说明当X变化一个单位时，Y的平均变化就越大。反之也是一样。
联系：r与b值可相互换算；r与b正负号一致；r与b的假设检验等价；回归可解释相关。相关系数的平方r2（又称决定系数）是回归平方和与总的离均差平方和之比，故回归平方和是引入相关变量后总平方和减少的部分。 -
第6题：
关于回归分析与相关分析的说法错误的是（）。
- A、相关分析研究变量之间的相关方向和相关程度
- B、相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，而回归分析却可以
- C、回归分析是研究变量之间相互关系的具体形式
- D、相关分析和回归分析之间在研究目的和方法上没有明显的区别
正确答案:D -
第7题：
问答题预测中相关分析与回归分析的联系是什么？正确答案： 都是研究非确定性变量之间的关系。在实际工作中，一般先进行相关分析，由相关系数或相关指数的大小决定是否需要进行回归分析，在相关分析的基础上拟合出回归模型，以便进行推算和预测分析。解析： 暂无解析 -
第8题：
问答题简述相关分析与回归分析的区别联系。正确答案： 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。解析： 暂无解析 -
第9题：
问答题相关分析和回归分析的联系和区别？正确答案： 这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。
相同点：他们都可以断定两组变量具有统计相关性。
不同点：相关分析中两组变量的地位是平等的，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量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，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。解析： 暂无解析 -
第10题：
单选题回归分析与相关分析是两种（）的分析方法。A完全不同
B完全相同
C既有联系又有区别
D比较相似
正确答案： A解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题回归分析与相关分析的联系与区别是什么？正确答案： 联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。区别有a.在回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。在相关分析中，变量x和变量y处于平等的地位，即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。而在回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题回归分析与相关分析的区别是什么？正确答案： 1、相关分析是用来度量变量与变量之间关系的紧密程度的一种方法，在本质上只是对客观存在的关系的测度。回归分析是根据所拟合的回归方程研究自变量与因变量一般关系值的方法，可由已给定的自变量数值来推算因变量的数值，它具有推理的性质。
2、在研究相关分析时，不需要确定哪个是自变量，哪个是因变量，但回归分析的首要问题就是确定哪个是自变量，哪个是因变量。
3、现象之间的相关分析的研究，只能计算一个相关系数；而回归分析时回归系数可能有两个，也就是两现象互为因果关系时，可以确定两个独立回归方程，从而就有两不同的回归系数。解析： 暂无解析 -
第13题：
述相关分析与回归分析的区别。
正确答案: （1）进行相关分析时可以不分两个变量的关系是因果关系还是共变关系，不必区分哪个是自变量，哪个是因变量，而回归分析必须区分自变量和因变量。
（2）计算相关系数的两个变量都是随机变量，而回归分析中的两个变量只有因变量是随机变量，而自变量是可以控制的量。
（3）计算相关系数的两个变量是对等的，而回归分析时，对一种没有明显因果关系的两个变量，可以求得两个回归方程，一个为y倚x的回归，另一个是x倚y的回归。 -
第14题：
回归分析与相关分析的区别是什么？
正确答案: 1、相关分析是用来度量变量与变量之间关系的紧密程度的一种方法，在本质上只是对客观存在的关系的测度。回归分析是根据所拟合的回归方程研究自变量与因变量一般关系值的方法，可由已给定的自变量数值来推算因变量的数值，它具有推理的性质。
2、在研究相关分析时，不需要确定哪个是自变量，哪个是因变量，但回归分析的首要问题就是确定哪个是自变量，哪个是因变量。
3、现象之间的相关分析的研究，只能计算一个相关系数；而回归分析时回归系数可能有两个，也就是两现象互为因果关系时，可以确定两个独立回归方程，从而就有两不同的回归系数。 -
第15题：
什么是相关分析和回归分析？它们之间有何联系和区别？
正确答案: 相关分析是指研究一个变量与另一个变量或另一组变量之间相关方向和相关密切程度的统计分析方法。回归分析是指根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型来近似地表达变量间平均变化关系的统计分析方法。
两者之间的联系：相关分析需要依靠回归分析来表明现象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明现象数量变化的相关程度。只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
两者之间的区别：
（1）相关分析中，变量x与变量y处于平等地位，不需要区分自变量和因变量；回归分析中必须区分自变量和因变量；
（2）相关分析中所涉及的变量y与x全是随机变量，而回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量；
（3）相关分析的研究主要是刻画两类变量间线性相关的密切程度，而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。 -
第16题：
直线相关分析与直线回归分析的联系表现为（）。
- A、相关分析是回归分析的基础
- B、回归分析是相关分析的基础
- C、相关分析是回归分析的深入
- D、相关分析与回归分析互为条件
正确答案:A -
第17题：
简述基本分析与技术分析的区别和联系。
正确答案:基本分析是对证券，尤其是对股票的分析研究，重点放在证券本身的内在价值上。技术分析是根据证券市场过去的统计资料，来研究证券市场未来的变动。区别：1）基本分析主要向前看，注意未来盈利和风险；技术分析则主要向后看，以市场已发生的事实为预测未来的依据。2）基本分析主要回答“买什么”的问题；而技术分析则回答“何时买”的问题。联系：1）基本分析与技术分析均是投资分析的方法，在进行实际分析时，应把二者有机结合，就能取得更好的分析效果。2）但同时，无论是基本分析还是技术分析，要想准确无误地预测市场变化是不可能的。 -
第18题：
相关分析和回归分析的联系和区别？
正确答案: 这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。
相同点：他们都可以断定两组变量具有统计相关性。
不同点：相关分析中两组变量的地位是平等的，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量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，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。 -
第19题：
问答题简述回归分析和相关分析的区别和联系正确答案： 相关分析和回归分析都是对客观事物数量依存关系的分析，均有一元和多元，线性与非线性之分，在应用中相互结合渗透，但仍有差别，主要是：
（1）相关分析主要刻画两类变量间线性相关的密切程度，而回归分析则是揭示一个变量如何与其他变量相联系，并可由回归方程进行控制和预测
（2）在相关分析中，变量y与x处于平等的地位，在回归分析中，因变量y处于被解释的特殊地位
（3）在相关分析中所涉及的变量y与x完全是随机变量；而在回归分析中因变量y是随机变量，自变量可以是随机变量也可以是非随机变量。一般来说，只有存在相关关系才可以进行回归分析，相关程度越高，回归分析的结果就越可靠。解析： 暂无解析 -
第20题：
问答题简述回归分析与相关分析的关系。正确答案： 相关分析主要测度两个变量之间的线性关联度，相关系数就是用来测度两个变量之间的线性关联程度的。而在回归分析中，我们的主要目的在于根据其它变量的给定值来估计或预测某一变量的平均值。例如，我们想知道能否从一个学生的数学成绩去预测他的统计学平均成绩。
在回归分析中，被解释变量Y被当作是随机变量，而解释变量X则被看作非随机变量。而在相关分析中，我们把两个变量都看作是随机变量。解析： 暂无解析 -
第21题：
问答题相关分析与回归分析的区别与联系？正确答案： 联系；相关分析要依靠回归分析来表现现象数量相关的具体形式。
回归分析必须依靠相关关系来表明变量之间的密切程度。
区别；
①相关分析是用一个指标表明现象间依存关系的密切程度，回归分析是根据相关关系的具体形态选择一个适合的数学模型，来近似地表达变量的平均变化关系。
②相关分析中没有自变量因变量，而回归分析中必须确定自变量和因变量。
③相关分析中的每一个变量都是随机的，回归分析中自变量是一般变量，因变量是随机变量。
④相关分析没有预测功能而回归分析有。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题述相关分析与回归分析的区别。正确答案： （1）进行相关分析时可以不分两个变量的关系是因果关系还是共变关系，不必区分哪个是自变量，哪个是因变量，而回归分析必须区分自变量和因变量。
（2）计算相关系数的两个变量都是随机变量，而回归分析中的两个变量只有因变量是随机变量，而自变量是可以控制的量。
（3）计算相关系数的两个变量是对等的，而回归分析时，对一种没有明显因果关系的两个变量，可以求得两个回归方程，一个为y倚x的回归，另一个是x倚y的回归。解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题相关分析与回归分析的区别与联系是什么？正确答案： 相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法，相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。但它们在研究目的和对变量的处理上有明显区别。它们均是统计方法，不能揭示现象之间的本质关系。解析： 暂无解析