答:(1 )在相关分析中,解释变量X与被解释变量Y之间 处于平等的位置。而回归分析中,解释变量与被解释变量必 须是严格确定的。 (2 )相关分析中,被解释变量Y与解释变量X全是随 机变量。而回归,被解释变量Y是随机的,解释变量X可能 是随机的,可能是非随机的确定变量。 (3)相关的研究主要主要是为刻画两变量间线...
在相关分析中,变量x和y处于平等地位。 (2) 相关分析中涉及的变量y与变量x全是随机变量。而在回归分析中,因为变量是随机的,自变量可以是随即变量,也可以是非随机的确定量。 (3) 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提示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行...
(1)相关分析所研究的两个变量是对等关系,而回归分析所研究的两个变量不是对等关系;(2)对于两个变量X和Y来说,相关分析只能计算出一个反映两个变量间相关密切程度的相关系数,而回归分析可分别建立两个不同的回归方程;(3)相关分析对资料的要求是,两个变量都必须是随机的,而回归分析对资料的要求是自变量是给定的,...
一、主要区别 1. 变量地位不同: - 回归分析中,因变量(y)处于被解释的地位,自变量(x)处于解释的地位。 - 相关分析中,x 和 y 处于平等的地位,没有被解释者和解释者的区别。 2. 变量性质不同: - 相关分析中,x 和 y 均为随机变量。 - 回归分析中,y 是随机变量,而 x 可以是随机变量或非随机变量(通常...
相关分析和回归分析有以下几点区别：相关分析只能反映变量之间是否存在关联，以及关联的方向和程度，但不能说明变量之间的因果关系。回归分析则可以反映变量之间的因果关系，以及因变量如何受到自变量的影响。相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分，变量之间的关系是对等的。回归分析中则必须根据研究对象的性质和...
区别: 1. 目标不同:相关分析旨在研究两个或多个变量之间的线性关系强度和方向,而不考虑因果关系;回归分析旨在建立变量之间的数学模型,探讨一个变量对另一个变量的影响程度,通常用于预测。 2. 分析方法不同:相关分析主要使用相关系数(如皮尔逊相关系数)来衡量变量间的线性关系;回归分析通过拟合回归模型(如线性回归、...
区别:从研究目的上看:相关分析是研究变量间相互联系的方向和程度;回归分析是寻求变量间联系的具体数学形式,是要根据自变量的固定值去估计和预测[1]因变量的值。 从对变量的处理来看:相关分析中的变量均为随机变量,不考虑两者的因果关系;回归分析是在变量因果关系的基础上研究自变量对因变量的具体影响,必须明确划分自变...
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...
回归分析和相关分析都是统计学中非常重要的分析方法,它们之间既存在联系,也有明显的区别。 联系 共同研究对象:回归分析和相关分析都是研究变量之间关系的工具,特别是它们都能对变量之间的线性依赖程度进行测定。 相辅相成:相关分析是回归分析的基础和前提,它为回归分析提供了变量间是否存在关系以及关系密切程度的信息。