回歸分析方法區別

⑴ 回歸分析法和相關分析法有什麼區別

相關分析，是看2個因素之間的相關性，也就是2個因素之間是否有關聯；
如果計算出來是1，那麼2個因素是完全正相關，如果是0，那麼說明這2個因素完全不相關，如果是負數，那麼說明2個因素是負相關。
打個比方，身高和腳的大小，相關性就會比較高一些，而身高和頭發長度，那麼基本上就是不相關的。如果我們知道一個人個子高，那麼我們可以比較有把握的認為他腳大，但不會認為他頭發長。
像俗話說，頭發長見識短，那麼在這句話裡面，頭發長度，和見識的多少就是負相關。

回歸分析也是分析不同因素之間的關系，回歸的類型很多，在多元回歸分析的時候，一般也有涉及到相關性。
比如一個產品的客戶滿意度可能來自於性能、價格、包裝、品牌等等不同的因素，那麼我們可以對這些因素進行分析，通過軟體分析之後一般會有一個項目F校驗，這個會反映每個變數對於最終結果（因變數）的相關程度。通過F校驗，我們可以把一些與結果相關性不叫弱的變數剔除。

⑵ 方差分析和回歸分析的異同是什麼

一、方差分析和回歸分析的區別與聯系？（以雙變數為例） 聯系： 1、概念上的相似性 回歸分析是為了分析變數間的因果關系，研究自變數X取不同值時，因變數平均值Y的變化。運用回歸分析方法，可以從變數的總偏差平方和中分解出已被自變數解釋掉的誤差（解釋掉誤差）和未被解釋掉的誤差（剩餘誤差）； 方差分析是為了分析或檢驗總體間的均值是否有所不同。通過對樣本中自變數X取不同值時所對應的因變數Y均值的比較，推論到總體變數間是否存在關系。運用方差分析，也可以從變數的總離差平方和中分解出已被自變數解釋掉的誤差和未被自變數解釋掉的誤差。因此兩種分析在概念上所具有的相似性是顯而易見的。 2、統計分析步驟的相似性 回歸分析在確定自變數X是否為因變數Y的影響因素時，從分析步驟上先對X和Y進行相關分析，然後建立變數間的回歸模型。最後再進行參數的統計顯著性檢驗或對回歸模型的統計顯著性進行檢驗。 方差分析在確定X是否是Y的影響因素時，是先從樣本所的數據的分析入手，然後考察數據模型，最後對樣本均值是否相等進行顯著性檢驗。二者在分析步驟上也具有相似性。 3、假設條件具有一定的相似性 回歸分析有五個基本假定，分別是：自變數可以是隨機變數也可以是非隨機變數；X與Y之間存在的非確定性的相關關系，要求Y的所有子總體，其方差都相等；子總體均值在一條直線上；隨機變數Yi是統計獨立的，即Y1的數值不影響Y2的數值，各Y值之間都沒有關系；Y值的每一個子總體都滿足正態分布。 方差分析的基本假定有：等方差性（總體中自變數的每一取值所對應因變數Yi的分布都具有相同方差）；Yi的分布為正態分布。 二者在假設條件上存在著相同。 4、在總離差平方和中的分解形式和邏輯上的相似性 回歸分析中，TSS=RSS+RSSR，而在方差分析中，TSS=RSS+BSS。二者均是以已解釋掉的誤差與未被解釋掉的誤差之和為總離差平方和。 5、確定影響因素上的相似性 為簡化分析起見,我們假設只有一個自變數X影響因變數Y。在回歸分析中,要確定X是否是Y的影響因素,就要看當X已知時,對Y的總偏差有無影響。如果X不是影響Y的因素,等同於只知變數Y的數據列一樣,此時用Y去估計每個丫的值,所犯的錯誤(即偏差)為最小。如果因素X是影響Y的因素,那麼當已知X值後 6、在統計顯著性檢驗上具有相似性 回歸分析的總顯著性檢驗,是一種用R2測量回歸的全部解釋功效的檢驗。檢驗RSSR*(N-2)/RSS， 方差分析的顯著性檢驗是一種根據樣本數據提取信息所進行的顯著性檢驗。它也是通過F檢驗進行的。 區別： 1、研究變數的分析點不同回歸分析法既研究變數Y又研究變數X並在此基礎上集中研究變數Y與X的函數關系,得到的是在不獨立的情況下自變數與因變數之間的更加精確的回歸函數式,也即判斷相關關系的類型，因此需建立模型並估計參數。方差分析法集中研究變數Y的值及其變差而變數X值僅用來把Y值劃分為子群或組,得到的是自變數(因素)對總量Y是否具有顯著影響的整體判斷，因此不需要建立模型和估計參數。 2、變數層次不同 回歸分析的數據則要求是連續的,總量也要求是連續的,所以回歸分析對連續性變數非常有效，回歸分析研究的是定量因素自變數X對因變數Y的影響,變數Y與X均用定距尺度去測量。當然,在回歸分析中也不是絕對排斥定性因素對應變數Y的影響,因為對定性因素可採用虛擬變數的處理方法。方差分析中的因素與總量的數據可以是定性的,計數的,也可以是計量的,或者說是離散的或連續的。尤其方差分析對於因素是定性數據也非常有效。變數Y用定距尺度去測量,變數X用定類尺度之測量。 3、 回歸分析只能分析出變數之間關系比較簡單的回歸函數式,對比較復雜的關系無能為力。方差分析若得到因素與總量Y之間有顯著性關系,但到底是怎樣的關系做不出具體的回答,只能用回歸分析來得到它們之間的回歸函數關系式。方差分析不管變數之間(因素與總量Y)的關系有多麼復雜,總能得到因素對總量Y的影響是否顯著的整體判斷。 4、確定Y均值方法不同 回歸分析由於使用的對應順序數據,即Xi只有一個Yi與之對應,因此Y無法由已知數據確定,它是通過建立回歸方程求的。而方差分析因素Xi對應的Y是直接通過試驗數據求得的。 5、所得結果提供的信息不同 回歸分析可提供兩種類型的信息:一是依據最小二乘法原則，建立X和Y的相關模型，並在X取不同值時影響對應的Y變數的數值，通過X取值可以對Y取值進行預估；二是因變數Y的總變差分解為相加的分量，用之進行F檢定。而方差分析僅僅提供後一種。

⑶ 在回歸分析中，採用逐步回歸法和強迫回歸法的區別是什麼

1、應用不同

①前者基於當前數據最大程度地解釋因變數的變異；

②後者可以將全部變數納入回歸模型中全面分析。

2、要求不同

①前者將變數一個一個引入，每引入一個變數時要對已選入的變數進行逐個檢驗；

②後者將所有選定的自變數一起放入模型中，直接去計算包含所有自變數的整個模型。

3、表現不同

①前者在SPSS線性選項中確定逐步這個方法；

②後者在SPSS線性選項中確定進入這個方法。

⑷ 分析和回歸分析的異同點

回歸分析與相關分析的聯系：研究在專業上有一定聯系的兩個變數之間是否存在直線關系以及如何求得直線回歸方程等問題，需進行直線相關和回歸分析。從研究的目的來說，若僅僅為了了解兩變數之間呈直線關系的密切程度和方向，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回歸方程，宜選用直線回歸分析。
從資料所具備的條件來說，作相關分析時要求兩變數都是隨機變數（如：人的身長與體重、血硒與發硒）；作回歸分析時要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(即可以事先指定變數的取值，如：用葯的劑量)。

在統計學教科書中習慣把相關與回歸分開論述，其實在應用時，當兩變數都是隨機變數時，常需同時給出這兩種方法分析的結果；另外，若用計算器實現統計分析，可用對相關系數的檢驗取代對回歸系數的檢驗,這樣到了化繁為簡的目的。

回歸分析和相關分析都是研究變數間關系的統計學課題，它們的差別主要是：

1、在回歸分析中，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，而在回歸分析中，y是隨機變數，x可以是隨機變數，也可以是非隨機的，通常在回歸模型中，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，還可以由回歸方程進行數量上的預測和控制。

⑸ 回歸分析與相關分析的區別和聯系

相關只是反映變數之間是否存在線性的關聯，但無法說明精確的線性函數關系，回歸則可以明確的確定變數之間的函數方程，從而能夠用來進行預測。（南心網 相關和回歸分析）

⑹ 回歸分析與相關分析的區別與聯系

【摘要】相關分析和回歸分析是數理統計中兩種重要的統計分析方法，在實際生活中應用非常廣泛。兩種方法從本質上來講有許多共同點，均是對具有相關關系的變數，從數據內在邏輯分析變數之間的聯系，但同時二者存在不同。相關分析可以說是回歸分析的基礎和前提，而回歸分析則是相關分析的深入和繼續。當兩個或兩個以上的變數之間存在高度的相關關系時，進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。從本質分析了相關分析和回歸分析，並比較兩種之間的異同，結合生活中的例子，進一步討論了利用相關分析和回歸分析的前提並得出相關結論。
【關鍵詞】數理統計 相關性 相關分析 回歸分析
一、相關關系與相關分析
1.相關關系
在數理統計學中，回歸分析與相關分析是兩種常用的統計方法，可以用來解決許多生產實踐中的問題，雖然二者之間關系密切，但在具體原理和應用上面有許多不同。首先從總體來說，兩者均是對具有相關性的變數或具有聯系的標志進行分析，可以藉助函數和圖像等方法。當一個變數固定，同時另一個變數也有固定值與其相對應，這是一種一一對應的關系，也叫做函數關系。而當一個變數固定，同時與之相對應的變數值並不固定，但是卻按照某種規律在一定范圍內分布，這兩者之間的關系即為相關關系。這里函數關系與相

⑺ 回歸分析與相關分析的區別

相關分析與回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系，而回歸分析則是研究影響關系情況，反映一個X或者多個X對Y的影響程度。

相關分析可以不區分自變數和因變數，而回歸分析一定需要確定好哪個是因變數，哪個是自變數。

⑻ 相關分析與回歸分析的相似與區別

這兩種分析是統計上研究變數之間關系的常用辦法。
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系。而回歸分析可以定量地得到兩個變數之間的關系，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。

⑼ 什麼是回歸分析法

回歸分析（英語：Regression Analysis）是一種統計學上分析數據的方法，目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。

回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。回歸分析法預測是利用回歸分析方法，根據一個或一組自變數的變動情況預測與其有相關關系的某隨機變數的未來值。進行回歸分析需要建立描述變數間相關關系的回歸方程。根據自變數的個數，可以是一元回歸，也可以是多元回歸。根據所研究問題的性質，可以是線性回歸，也可以是非線性回歸。非線性回歸方程一般可以通過數學方法為線性回歸方程進行處理。

⑽ 相關分析與回歸分析有何區別與聯系

回歸分析與相關分析的聯系：研究在專業上有一定聯系的兩個變數之間是否存在直線關系以及如何求得直線回歸方程等問題,需進行直線相關和回歸分析.從研究的目的來說,若僅僅為了了解兩變數之間呈直線關系的密切程度和方向,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回歸方程,宜選用直線回歸分析.
從資料所具備的條件來說,作相關分析時要求兩變數都是隨機變數（如：人的身長與體重、血硒與發硒）；作回歸分析時要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(即可以事先指定變數的取值,如：用葯的劑量).
在統計學教科書中習慣把相關與回歸分開論述,其實在應用時,當兩變數都是隨機變數時,常需同時給出這兩種方法分析的結果；另外,若用計算器實現統計分析,可用對相關系數的檢驗取代對回歸系數的檢驗,這樣到了化繁為簡的目的.
回歸分析和相關分析都是研究變數間關系的統計學課題,它們的差別主要是：
1、在回歸分析中,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,而在回歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在回歸模型中,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,還可以由回歸方程進行數量上的預測和控制.
望採納