1樓：匿名使用者
•因果關係
–r2 =0.8,並不能說明y的變動中有80%是由x引起的,x與y之間的高度相關可能是第三個原因引起的。因此，我們只能說，y的變動中有80%可由x的變動來解釋。
•資料範圍以外的外推
–估計方程是以一組特定觀測值為基礎的。如果髮根據觀測資料範圍以外的某些自變數的值來推算應變數的值，那就必須十分謹慎。因為在缺少其他資訊的情況下，我們根本不知道在觀察資料範圍以外，該估計方程的函式形式是否還同樣有效。
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
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3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
4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。
5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。
統計學的應用迴歸分析與計量經濟學有什麼區別？是同一門課嗎？非常感謝
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