舉例說(shuō)明相關(guān)分析與回歸分析的聯(lián)系與區(qū)別（相關(guān)分析與回歸分析的聯(lián)系與區(qū)別）

關(guān)于舉例說(shuō)明相關(guān)分析與回歸分析的聯(lián)系與區(qū)別，相關(guān)分析與回歸分析的聯(lián)系與區(qū)別這個(gè)問(wèn)題很多朋友還不知道，今天小六來(lái)為大家解答以上的問(wèn)題，現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧！

1、滿(mǎn)意回答: 回歸分析與相關(guān)分析的聯(lián)系研究在專(zhuān)業(yè)上有一定聯(lián)系的兩個(gè)變量之間是否存在直線(xiàn)關(guān)系以及如何求得直線(xiàn)回歸方程等問(wèn)題需進(jìn)行直線(xiàn)相關(guān)和回歸分析。

2、從研究的目的來(lái)說(shuō)若僅僅為了了解兩變量之間呈直線(xiàn)關(guān)系的密切程度和方向宜選用線(xiàn)性相關(guān)分析若僅僅為了建立由自變量推算因變量的直線(xiàn)回歸方程宜選用直線(xiàn)回歸分析。

3、從資料所具備的條件來(lái)說(shuō)作相關(guān)分析時(shí)要求兩變量都是隨機(jī)變量如人的身長(zhǎng)與體重、血硒與發(fā)硒作回歸分析時(shí)要求因變量是隨機(jī)變量自變量可以是隨機(jī)的也可以是一般變量(即可以事先指定變量的取值如用藥的劑量)。

4、 在統(tǒng)計(jì)學(xué)教科書(shū)中習(xí)慣把相關(guān)與回歸分開(kāi)論述其實(shí)在應(yīng)用時(shí)當(dāng)兩變量都是隨機(jī)變量時(shí)常需同時(shí)給出這兩種方法分析的結(jié)果另外若用計(jì)算器實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析可用對(duì)相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)取代對(duì)回歸系數(shù)的檢驗(yàn),這樣到了化繁為簡(jiǎn)的目的。

5、 回歸分析和相關(guān)分析都是研究變量間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)課題它們的差別主要是 在回歸分析中y被稱(chēng)為因變量處在被解釋的特殊地位而在相關(guān)分析中x與y處于平等的地位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(guān)分析中x與y都是隨機(jī)變量而在回歸分析中y是隨機(jī)變量x可以是隨機(jī)變量也可以是非隨機(jī)的通常在回歸模型中總是假定x是非隨機(jī)的 3、相關(guān)分析的研究主要是兩個(gè)變量之間的密切程度而回歸分析不僅可以揭示x對(duì)y的影響大小還可以由回歸方程進(jìn)行數(shù)量上的預(yù)測(cè)和控制。

6、 回歸分析和相關(guān)分析的區(qū)別回歸分析和相關(guān)分析是互相補(bǔ)充、密切聯(lián)系的相關(guān)分析需要回歸分析來(lái)表明現(xiàn)象數(shù)量關(guān)系的具體形式而回歸分析則應(yīng)該建立在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上。

7、 主要區(qū)別有:一,在回歸分析中,不僅要根據(jù)變量的地位,作用不同區(qū)分出自變量和因變量,把因變量置于被解釋的特殊地位,而且以因變量為隨機(jī)變量,同時(shí)總假定自變量是非隨機(jī)的可控變量.在相關(guān)分析中,變量間的地位是完全平等的,不僅無(wú)自變量和因變量之分,而且相關(guān)變量全是隨機(jī)變量. 二,相關(guān)分析只限于描述變量間相互依存關(guān)系的密切程度,至于相關(guān)變量間的定量聯(lián)系關(guān)系則無(wú)法明確反映.而回歸分析不僅可以定量揭示自變量對(duì)應(yīng)變量的影響大小,還可以通過(guò)回歸方程對(duì)變量值進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制. 相關(guān)分析和回歸分析是極為常用的2種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在科學(xué)研究領(lǐng)域有著廣泛的用途。

8、然而由于這2種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在計(jì)算方面存在很多相似之處且在一些數(shù)理統(tǒng)計(jì)教科書(shū)中沒(méi)有系統(tǒng)闡明這2種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的內(nèi)在差別從而使一些研究者不能?chē)?yán)格區(qū)分相關(guān)分析與回歸分析。

9、 最常見(jiàn)的錯(cuò)誤是:用回歸分析的結(jié)果解釋相關(guān)性問(wèn)題。

10、例如作者將“回歸直線(xiàn)曲線(xiàn)圖”稱(chēng)為“相關(guān)性圖”或“相關(guān)關(guān)系圖”將回歸直線(xiàn)的R2(擬合度或稱(chēng)“可決系數(shù)”)錯(cuò)誤地稱(chēng)為“相關(guān)系數(shù)”或“相關(guān)系數(shù)的平方”根據(jù)回歸分析的結(jié)果宣稱(chēng)2個(gè)變量之間存在正的或負(fù)的相關(guān)關(guān)系。

11、相關(guān)分析與回歸分析均為研究2個(gè)或多個(gè)變量間關(guān)聯(lián)性的方法但2種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法存在本質(zhì)的差別即它們用于不同的研究目的。

12、相關(guān)分析的目的在于檢驗(yàn)兩個(gè)隨機(jī)變量的共變趨勢(shì)即共同變化的程度回歸分析的目的則在于試圖用自變量來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值。

13、 在相關(guān)分析中兩個(gè)變量必須同時(shí)都是隨機(jī)變量如果其中的一個(gè)變量不是隨機(jī)變量就不能進(jìn)行相關(guān)分析這是相關(guān)分析方法本身所決定的。

14、對(duì)于回歸分析其中的因變量肯定為隨機(jī)變量這是回歸分析方法本身所決定的而自變量則可以是普通變量有確定的取值也可以是隨機(jī)變量。

15、 如果自變量是普通變量即模型Ⅰ回歸分析采用的回歸方法就是最為常用的最小二乘法。

16、如果自變量是隨機(jī)變量即模型Ⅱ回歸分析所采用的回歸方法與計(jì)算者的目的有關(guān)。

17、在以預(yù)測(cè)為目的的情況下仍采用“最小二乘法”但精度下降—最小二乘法是專(zhuān)為模型Ⅰ設(shè)計(jì)的未考慮自變量的隨機(jī)誤差在以估值為目的如計(jì)算可決系數(shù)、回歸系數(shù)等的情況下應(yīng)使用相對(duì)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒íθ纭爸鬏S法”、“約化主軸法”或“Bartlett法”。

18、顯然對(duì)于回歸分析如果是模型Ⅱ回歸分析鑒于兩個(gè)隨機(jī)變量客觀上存在“相關(guān)性”問(wèn)題只是由于回歸分析方法本身不能提供針對(duì)自變量和因變量之間相關(guān)關(guān)系的準(zhǔn)確的檢驗(yàn)手段因此若以預(yù)測(cè)為目的最好不提“相關(guān)性”問(wèn)題若以探索兩者的“共變趨勢(shì)”為目的應(yīng)該改用相關(guān)分析。

19、如果是模型Ⅰ回歸分析就根本不可能回答變量的“相關(guān)性”問(wèn)題因?yàn)槠胀ㄗ兞颗c隨機(jī)變量之間不存在“相關(guān)性”這一概念問(wèn)題在于大多數(shù)的回歸分析都是模型Ⅰ回歸分析。

20、此時(shí)即使作者想描述2個(gè)變量間的“共變趨勢(shì)”而改用相關(guān)分析也會(huì)因相關(guān)分析的前提不存在而使分析結(jié)果毫無(wú)意義。

21、 需要特別指出的是回歸分析中的R2在數(shù)學(xué)上恰好是Pearson積矩相關(guān)系數(shù)r的平方。

22、因此這極易使作者們錯(cuò)誤地理解R2的含義認(rèn)為R2就是“相關(guān)系數(shù)”或“相關(guān)系數(shù)的平方”。

23、問(wèn)題在于對(duì)于自變量是普通變量即其取值有確定性的變量、因變量為隨機(jī)變量的模型Ⅰ回歸分析2個(gè)變量之間的“相關(guān)性”概念根本不存在又何談“相關(guān)系數(shù)”呢更值得注意的是一些早期的教科書(shū)作者不是用R2來(lái)描述回歸效果擬合程度擬合度的而是用Pearson積矩相關(guān)系數(shù)r來(lái)描述。

24、這就更容易誤導(dǎo)讀者。

25、 隨機(jī)變量: random variable 定義在一定范圍內(nèi)以一定的概率分布隨機(jī)取值的變量。

26、 隨機(jī)變量random variable表示隨機(jī)現(xiàn)象在一定條件下并不總是出現(xiàn)相同結(jié)果的現(xiàn)象稱(chēng)為隨機(jī)現(xiàn)象各種結(jié)果的變量一切可能的樣本點(diǎn)。

27、例如某一時(shí)間內(nèi)公共汽車(chē)站等車(chē)乘客人數(shù)電話(huà)交換臺(tái)在一定時(shí)間內(nèi)收到的呼叫次數(shù)等等都是隨機(jī)變量的實(shí)例。

28、性質(zhì):不確定性和隨機(jī)性: 隨機(jī)變量在不同的條件下由于偶然因素影響?yīng)ㄆ淇赡苋「鞣N不同的值具有不確定性和隨機(jī)性但這些取值落在某個(gè)范圍的概率是一定的此種變量稱(chēng)為隨機(jī)變量。

29、隨機(jī)變量可以是離散型的也可以是連續(xù)型的。

30、如分析測(cè)試中的測(cè)定值就是一個(gè)以概率取值的隨機(jī)變量被測(cè)定量的取值可能在某一范圍內(nèi)隨機(jī)變化具體取什么值在測(cè)定之前是無(wú)法確定的但測(cè)定的結(jié)果是確定的多次重復(fù)測(cè)定所得到的測(cè)定值具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律性。

31、隨機(jī)變量與模糊變量的不確定性的本質(zhì)差別在于后者的測(cè)定結(jié)果仍具有不確定性即模糊性。

32、 關(guān)于線(xiàn)性回歸的問(wèn)題。

33、為什么一元線(xiàn)性回歸的判定系數(shù)等于相關(guān)系數(shù)的平方從各自的公式上看不存在這個(gè)關(guān)系難道只是數(shù)值近似求推導(dǎo)。

34、 滿(mǎn)意回答 其實(shí)是關(guān)系是這樣的相關(guān)系數(shù)的值=判定系數(shù)的平方根符號(hào)與x的參數(shù)相同。

35、只是你沒(méi)發(fā)現(xiàn)而已。

36、他們用不同的表達(dá)式表達(dá)出來(lái)了。

37、所以不能一眼看出來(lái)推導(dǎo)有些復(fù)雜。

38、 但是他們?cè)诟拍钌嫌忻黠@區(qū)別相關(guān)系數(shù)建立在相關(guān)分析基礎(chǔ)之上研究?jī)蓚€(gè)變量之間的線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系。

39、而判定系數(shù)建立在回歸分析基礎(chǔ)之上研究一個(gè)隨機(jī)變量對(duì)別一個(gè)隨機(jī)變量的解釋程度。

40、 一元回歸分析中的決定系數(shù) spss 一元回歸分析結(jié)果解讀 我運(yùn)用SPSS軟件對(duì)自變量和因變量進(jìn)行了回歸分析得到以下結(jié)果 R=0.378 ADJUSTED R SQUARE=0.058 ***.error OF ESTIMATE=2.51 F=1.672SIG=0.225 bete=-3.78 t=-1.293 這些都是什么意思啊 18:40 滿(mǎn)意回答 R是自變量與因變量的相關(guān)系數(shù)從r=0.378來(lái)看相關(guān)性并不密切是否相關(guān)性顯著由于缺乏sig值無(wú)法判斷。

41、 R square就是回歸分析的決定系數(shù)說(shuō)明自變量和因變量形成的散點(diǎn)與回歸曲線(xiàn)的接近程度數(shù)值介于0和1之間這個(gè)數(shù)值越大說(shuō)明回歸的越好也就是散點(diǎn)越集中于回歸線(xiàn)上。

42、從你的結(jié)果來(lái)看R2 = 0.058說(shuō)明回歸的不好。

43、 Sig值是回歸關(guān)系的顯著性系數(shù)當(dāng)他<= 0.05的時(shí)候說(shuō)明回歸關(guān)系具有統(tǒng)計(jì)學(xué)支持。

44、如果它> 0.05說(shuō)明二者之間用當(dāng)前模型進(jìn)行回歸沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)支持應(yīng)該換一個(gè)模型來(lái)進(jìn)行回歸。

45、其它的不懂我也不看他們。

46、 總之你的回歸不好建議換一個(gè)模型。

47、 變量之間是非線(xiàn)性的有必要求相關(guān)系數(shù)嗎? 如題要分析變量Z分別與變量X、Y之間的相關(guān)關(guān)系但是Z與X的散點(diǎn)圖呈非線(xiàn)性Z與Y的散點(diǎn)圖呈線(xiàn)性我需要比較X、Y兩個(gè)變量對(duì)Z產(chǎn)生的影響。

48、那么分別求Z與X、Z與Y的相關(guān)關(guān)系數(shù)還有意義嗎 回答:當(dāng)研究因變量z與自變量x、y之間的相關(guān)關(guān)系時(shí)應(yīng)當(dāng)利用偏相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)若z是x,y的函數(shù):z =z(x,y) 1.偏相關(guān)系數(shù)在z中去掉y的影響?yīng)ニ愠鰧?duì)x的相關(guān)系數(shù)就是z對(duì)x的偏相關(guān)系數(shù)由于過(guò)程復(fù)雜僅簡(jiǎn)單說(shuō)一下在z中去掉x的影響?yīng)ニ愠鰧?duì)y的相關(guān)系數(shù)就是z對(duì)y的偏相關(guān)系數(shù)。

49、如果這兩個(gè)偏相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值都接近1表明x、y對(duì)z有顯著的影響?yīng)魖對(duì)x的偏相關(guān)值大對(duì)y的值小那么x對(duì)z的影響大y對(duì)z的影響小。

50、 2.復(fù)相關(guān)系數(shù)在z中去掉噪聲全部的除x、y之外的一切干擾算出的相關(guān)系數(shù)叫復(fù)相關(guān)系數(shù)它的值接近于1表明x、y是對(duì)z的主要影響因素除此之外的因素很小。

51、 3.總體判斷可用復(fù)相關(guān)系數(shù)個(gè)別判斷可用偏相關(guān)系數(shù) 4.對(duì)多元函數(shù)做相關(guān)分析時(shí)簡(jiǎn)單的相關(guān)系數(shù)作用不大了得采用復(fù)、偏相關(guān)系數(shù)分析。

52、 回答:一般來(lái)說(shuō)生活中各個(gè)變量之間的關(guān)系沒(méi)有嚴(yán)格的線(xiàn)性。

53、而相關(guān)系數(shù)就是說(shuō)明近似線(xiàn)性的程度。

54、所以有必要求相關(guān)系數(shù)再判斷兩個(gè)變量之間的關(guān)系是否可以看成是近似線(xiàn)性的。

55、所以是有意義的。

56、但是如果完全呈非線(xiàn)性可以一眼看出來(lái)那么求不求都無(wú)所謂了。

57、 復(fù)相關(guān)系數(shù)定義 一個(gè)要素或變量同時(shí)與幾個(gè)要素或變量之間的相關(guān)關(guān)系。

58、 復(fù)相關(guān)系數(shù)是度量復(fù)相關(guān)程度的指標(biāo)它可利用單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)求得。

59、復(fù)相關(guān)系數(shù)越大表明要素或變量之間的線(xiàn)性相關(guān)程度越密切。

60、 復(fù)相關(guān)系數(shù)(多重相關(guān)系數(shù))多重相關(guān)的實(shí)質(zhì)就是Y的實(shí)際觀察值與由p個(gè)自變量預(yù)測(cè)的值的相關(guān)。

61、 前面計(jì)算的確定系數(shù)是Y與相關(guān)系數(shù)的平方那么復(fù)相關(guān)系數(shù)就是確定系數(shù)的平方根。

62、 復(fù)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算 復(fù)相關(guān)系數(shù)是測(cè)量一個(gè)變量與其他多個(gè)變量之間線(xiàn)性相關(guān)程度的指標(biāo)。

63、它不能直接測(cè)算只能采取一定的方法進(jìn)行間接測(cè)算。

64、 為了測(cè)定一個(gè)變量y與其他多個(gè)變量X1,X2,...,Xk之間的相關(guān)系數(shù)可以考慮構(gòu)造一個(gè)關(guān)于X1,X2,...,Xk的線(xiàn)性組合通過(guò)計(jì)算該線(xiàn)性組合與y之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)作為變量y與X1,X2,...,Xk之間的復(fù)相關(guān)系數(shù)。

65、 如何消除多重共線(xiàn)性從而計(jì)算因變量和各個(gè)自變量之間相關(guān)系數(shù)? 回答:消除多重共線(xiàn)性的方法1.逐步回歸2.主成分回歸3.零回歸~。

本文分享完畢，希望對(duì)大家有所幫助。

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