舉例說明相關分析與回歸分析的聯系與區(qū)別（相關分析與回歸分析的聯系與區(qū)別）

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1、滿意回答: 回歸分析與相關分析的聯系研究在專業(yè)上有一定聯系的兩個變量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。

2、從研究的目的來說若僅僅為了了解兩變量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量推算因變量的直線回歸方程宜選用直線回歸分析。

3、從資料所具備的條件來說作相關分析時要求兩變量都是隨機變量如人的身長與體重、血硒與發(fā)硒作回歸分析時要求因變量是隨機變量自變量可以是隨機的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當兩變量都是隨機變量時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(tǒng)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。

5、 回歸分析和相關分析都是研究變量間關系的統(tǒng)計學課題它們的差別主要是 在回歸分析中y被稱為因變量處在被解釋的特殊地位而在相關分析中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、相關分析中x與y都是隨機變量而在回歸分析中y是隨機變量x可以是隨機變量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量之間的密切程度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。

6、 回歸分析和相關分析的區(qū)別回歸分析和相關分析是互相補充、密切聯系的相關分析需要回歸分析來表明現象數量關系的具體形式而回歸分析則應該建立在相關分析的基礎上。

7、 主要區(qū)別有:一,在回歸分析中,不僅要根據變量的地位,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變量,同時總假定自變量是非隨機的可控變量.在相關分析中,變量間的地位是完全平等的,不僅無自變量和因變量之分,而且相關變量全是隨機變量. 二,相關分析只限于描述變量間相互依存關系的密切程度,至于相關變量間的定量聯系關系則無法明確反映.而回歸分析不僅可以定量揭示自變量對應變量的影響大小,還可以通過回歸方程對變量值進行預測和控制. 相關分析和回歸分析是極為常用的2種數理統(tǒng)計方法在科學研究領域有著廣泛的用途。

8、然而由于這2種數理統(tǒng)計方法在計算方面存在很多相似之處且在一些數理統(tǒng)計教科書中沒有系統(tǒng)闡明這2種數理統(tǒng)計方法的內在差別從而使一些研究者不能嚴格區(qū)分相關分析與回歸分析。

9、 最常見的錯誤是:用回歸分析的結果解釋相關性問題。

10、例如作者將“回歸直線曲線圖”稱為“相關性圖”或“相關關系圖”將回歸直線的R2(擬合度或稱“可決系數”)錯誤地稱為“相關系數”或“相關系數的平方”根據回歸分析的結果宣稱2個變量之間存在正的或負的相關關系。

11、相關分析與回歸分析均為研究2個或多個變量間關聯性的方法但2種數理統(tǒng)計方法存在本質的差別即它們用于不同的研究目的。

12、相關分析的目的在于檢驗兩個隨機變量的共變趨勢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預測因變量的值。

13、 在相關分析中兩個變量必須同時都是隨機變量如果其中的一個變量不是隨機變量就不能進行相關分析這是相關分析方法本身所決定的。

14、對于回歸分析其中的因變量肯定為隨機變量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、如果自變量是隨機變量即模型Ⅱ回歸分析所采用的回歸方法與計算者的目的有關。

17、在以預測為目的的情況下仍采用“最小二乘法”但精度下降—最小二乘法是專為模型Ⅰ設計的未考慮自變量的隨機誤差在以估值為目的如計算可決系數、回歸系數等的情況下應使用相對嚴謹的方法如“主軸法”、“約化主軸法”或“Bartlett法”。

18、顯然對于回歸分析如果是模型Ⅱ回歸分析鑒于兩個隨機變量客觀上存在“相關性”問題只是由于回歸分析方法本身不能提供針對自變量和因變量之間相關關系的準確的檢驗手段因此若以預測為目的最好不提“相關性”問題若以探索兩者的“共變趨勢”為目的應該改用相關分析。

19、如果是模型Ⅰ回歸分析就根本不可能回答變量的“相關性”問題因為普通變量與隨機變量之間不存在“相關性”這一概念問題在于大多數的回歸分析都是模型Ⅰ回歸分析。

20、此時即使作者想描述2個變量間的“共變趨勢”而改用相關分析也會因相關分析的前提不存在而使分析結果毫無意義。

21、 需要特別指出的是回歸分析中的R2在數學上恰好是Pearson積矩相關系數r的平方。

22、因此這極易使作者們錯誤地理解R2的含義認為R2就是“相關系數”或“相關系數的平方”。

23、問題在于對于自變量是普通變量即其取值有確定性的變量、因變量為隨機變量的模型Ⅰ回歸分析2個變量之間的“相關性”概念根本不存在又何談“相關系數”呢更值得注意的是一些早期的教科書作者不是用R2來描述回歸效果擬合程度擬合度的而是用Pearson積矩相關系數r來描述。

24、這就更容易誤導讀者。

25、 隨機變量: random variable 定義在一定范圍內以一定的概率分布隨機取值的變量。

26、 隨機變量random variable表示隨機現象在一定條件下并不總是出現相同結果的現象稱為隨機現象各種結果的變量一切可能的樣本點。

27、例如某一時間內公共汽車站等車乘客人數電話交換臺在一定時間內收到的呼叫次數等等都是隨機變量的實例。

28、性質:不確定性和隨機性: 隨機變量在不同的條件下由于偶然因素影響其可能取各種不同的值具有不確定性和隨機性但這些取值落在某個范圍的概率是一定的此種變量稱為隨機變量。

29、隨機變量可以是離散型的也可以是連續(xù)型的。

30、如分析測試中的測定值就是一個以概率取值的隨機變量被測定量的取值可能在某一范圍內隨機變化具體取什么值在測定之前是無法確定的但測定的結果是確定的多次重復測定所得到的測定值具有統(tǒng)計規(guī)律性。

31、隨機變量與模糊變量的不確定性的本質差別在于后者的測定結果仍具有不確定性即模糊性。

32、 關于線性回歸的問題。

33、為什么一元線性回歸的判定系數等于相關系數的平方從各自的公式上看不存在這個關系難道只是數值近似求推導。

34、 滿意回答 其實是關系是這樣的相關系數的值=判定系數的平方根符號與x的參數相同。

35、只是你沒發(fā)現而已。

36、他們用不同的表達式表達出來了。

37、所以不能一眼看出來推導有些復雜。

38、 但是他們在概念上有明顯區(qū)別相關系數建立在相關分析基礎之上研究兩個變量之間的線性相關關系。

39、而判定系數建立在回歸分析基礎之上研究一個隨機變量對別一個隨機變量的解釋程度。

40、 一元回歸分析中的決定系數 spss 一元回歸分析結果解讀 我運用SPSS軟件對自變量和因變量進行了回歸分析得到以下結果 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 滿意回答 R是自變量與因變量的相關系數從r=0.378來看相關性并不密切是否相關性顯著由于缺乏sig值無法判斷。

41、 R square就是回歸分析的決定系數說明自變量和因變量形成的散點與回歸曲線的接近程度數值介于0和1之間這個數值越大說明回歸的越好也就是散點越集中于回歸線上。

42、從你的結果來看R2 = 0.058說明回歸的不好。

43、 Sig值是回歸關系的顯著性系數當他<= 0.05的時候說明回歸關系具有統(tǒng)計學支持。

44、如果它> 0.05說明二者之間用當前模型進行回歸沒有統(tǒng)計學支持應該換一個模型來進行回歸。

45、其它的不懂我也不看他們。

46、 總之你的回歸不好建議換一個模型。

47、 變量之間是非線性的有必要求相關系數嗎? 如題要分析變量Z分別與變量X、Y之間的相關關系但是Z與X的散點圖呈非線性Z與Y的散點圖呈線性我需要比較X、Y兩個變量對Z產生的影響。

48、那么分別求Z與X、Z與Y的相關關系數還有意義嗎 回答:當研究因變量z與自變量x、y之間的相關關系時應當利用偏相關系數和復相關系數若z是x,y的函數:z =z(x,y) 1.偏相關系數在z中去掉y的影響算出對x的相關系數就是z對x的偏相關系數由于過程復雜僅簡單說一下在z中去掉x的影響算出對y的相關系數就是z對y的偏相關系數。

49、如果這兩個偏相關系數的絕對值都接近1表明x、y對z有顯著的影響若z對x的偏相關值大對y的值小那么x對z的影響大y對z的影響小。

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

51、 3.總體判斷可用復相關系數個別判斷可用偏相關系數 4.對多元函數做相關分析時簡單的相關系數作用不大了得采用復、偏相關系數分析。

52、 回答:一般來說生活中各個變量之間的關系沒有嚴格的線性。

53、而相關系數就是說明近似線性的程度。

54、所以有必要求相關系數再判斷兩個變量之間的關系是否可以看成是近似線性的。

55、所以是有意義的。

56、但是如果完全呈非線性可以一眼看出來那么求不求都無所謂了。

57、 復相關系數定義 一個要素或變量同時與幾個要素或變量之間的相關關系。

58、 復相關系數是度量復相關程度的指標它可利用單相關系數和偏相關系數求得。

59、復相關系數越大表明要素或變量之間的線性相關程度越密切。

60、 復相關系數(多重相關系數)多重相關的實質就是Y的實際觀察值與由p個自變量預測的值的相關。

61、 前面計算的確定系數是Y與相關系數的平方那么復相關系數就是確定系數的平方根。

62、 復相關系數的計算 復相關系數是測量一個變量與其他多個變量之間線性相關程度的指標。

63、它不能直接測算只能采取一定的方法進行間接測算。

64、 為了測定一個變量y與其他多個變量X1,X2,...,Xk之間的相關系數可以考慮構造一個關于X1,X2,...,Xk的線性組合通過計算該線性組合與y之間的簡單相關系數作為變量y與X1,X2,...,Xk之間的復相關系數。

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

本文分享完畢，希望對大家有所幫助。

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