1樓：網友
歸分析與相關分析的聯絡：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係的密切程度和方向，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：用藥的劑量)。
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回歸分析之前必須進行相關分析嗎
2樓：墩墩愛金融
回歸分析之前是否必須進行相關分析的原因有，如果是實際處理問題，做回歸也不大需要進行相關分析，回歸係數本身就反映了變數之間的相關，而且較普通的pearson相關來說更準確；但如果是做科研寫**，相關分析這一步還是不可省略的。
在大資料分析中，回歸分析是一種**性的建模技術，研究的是因變數（目標）和自變數（**器）之間的關係。這種技術通常用於**分析，時間序列模型以及發現變數之間的因果關係。例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關係，最好的研究方法就是回歸。
一般來說，回歸分析是通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關係，建立回歸模型，並根據實測資料來求解模型的各個引數，然後評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測資料；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步**。
回歸分析法指利用資料統計原理，對大量統計資料進行數學處理，並確定因變數與某些自變數的相關關係，建立一個相關性較好的回歸方程，並加以外推，用於**今後的因變數的變化的分析方法。回歸分析法主要解決的問題，確定變數之間是否存在相關關係，若存在，則找出數學表示式；根據一個或幾個變數的值，**或控制另一個或幾個變數的值，且要估計這種控制或**可以達到何種精確度。為使回歸方程較能符合實際，首先應儘可能定性判斷自變數的可能種類和個數，並在觀察事物發展規律的基礎上定性判斷回歸方程的可能型別；其次，力求掌握較充分的高質量統計資料，再運用統計方法，利用數學工具和相關軟體從定量方面計算或改進定性判斷。
逐步回歸分析比回歸分析有什麼優點
3樓：萌萌噠的小可愛喵喵醬
逐步回歸分析選擇自變數以建立最優回歸方程的回歸分析方法。最優回歸方程，指在回歸方程中，包含所有對因變數有顯著影響的自變數，而不包含對因變數影響不顯著的自變數。
過程是：按自變數對因變數影響效應，由大到小逐個把有顯著影響的自變數引入回歸方程，而那些對因變數影響不顯著的變數則可能被忽略。另外，已被引入回歸方程的變數在引入新變數後，其重要性可能會發生變化，當效應不顯著時，則需要從回歸方程中將此變數剔除。
spss進行逐步回歸分析：在自變數很多時，其中有的因素可能對應變數的影響不是很大，而且x之間可能不完全相互獨立的，可能有種種互作關係。在這種情況下可用逐步回歸分析，進行x因子的篩選，這樣建立的多元回歸模型**效果會更較好。
4樓：匿名使用者
它的主要思路是在考慮的全部自變數中按其對的作用大小， 顯著程度大小或者說貢獻大小， 由大到小地逐個引入回歸方程， 而對那些對作用不顯著的變數可能始終不被引人回歸方程。另外， 己被引人回歸方程的變數在引入新變數後也可能失去重要性， 而需要從回歸方程中剔除出去。引人一個變數或者從回歸方程中剔除一個變數都稱為逐步回歸的一步， 每一步都要進行檢驗， 以保證在引人新變數前回歸方程中只含有對影響顯著的變數， 而不顯著的變數已被剔除。
什麼是回歸分析？回歸分析有什麼用？主要解決什麼問題？
5樓：股城網客服
1、“回歸分析”是指分析因變數和自變數之間關系，回歸分析的基本思想是： 雖然自變數和因變數之間沒有嚴格的、確定性的函式關係，但可以設法找出最能代表它們之間關系的數學表達形式。
2、回歸分析有很廣泛的應用，例如實驗資料的一般處理，經驗公式的求得，因素分析，產品質量的控制，氣象及**預報，自動控制中數學模型的制定等等。
3、回歸分析主要處理變數的統計相關關係。
回歸分析為什麼要相關分析
6樓：
相關分析相當於先檢驗一下眾多的自變數和因變數之間是否存在相關性，當然通過相關分析求得相關係數沒有回歸分析的準確。如果相關分析時各自變數跟因變數之間沒有相關性 ，就沒有必要再做回歸分析如果有一定的相關性了，然後再通過回歸分析進一步驗證他們之間的準確關係同時 相關分析還有一個目的，可以檢視一下 自變數之間的共線性程度如何，如果自變數間的相關性非常大，可能表示存在共線性。
簡述相關分析和回歸分析的聯絡與區別
7樓：公西長征闞釵
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**和控制。
8樓：00神的孩子
但是相關分析不能指出兩變數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關係。回歸方程則是通過一定的數學方程來反映變數之間相互關係的具體形式，以便從一個已知量來推測另一個未知量。為估算**提供一個重要的方法。
具體區別有：
1.相關分析中，變數 x 變數 y 處於平等的地位；回歸分析中，變數 y 稱為因變數，處在被解釋的地位，x 稱為自變數，用於**因變數的變化；
2.相關分析中所涉及的變數 x 和 y 都是隨機變數；回歸分析中，因變數 y 是隨機變數，自變數 x 可以是隨機變數，也可以是非隨機的確定變數；
3.相關分析主要是描述兩個變數之間線性關係的密切程度；回歸分析不僅可以揭示變數 x 對變數 y 的影響大小，還可以由回歸方程進行**和控制；
4.對兩個變數x與y來說，相關分析中只能計算出一個相關係數；而回歸分析中有時可以根據研究目的的不同建立兩個不同的回歸方程。
聯絡：相關分析與回歸分析是廣義相關分析的兩個階段，兩者有著密切的聯絡 1.相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續。相關分析需要依靠回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。
只有當變數之間存在高度相關時，進行回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，就進行回歸分析，很容易造成“虛假回歸”。
2.由於相關分析只研究變數之間相關的方向和程度，不能推斷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，因此，在具體應用過程中，只有把相關分析和回歸分析結合起來，才能達到研究和分析的目的。
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迴歸分析過程中,被解釋變數的變換
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迴歸分析 regression analysis 是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。擴充套件資料 迴歸分析步驟 1 確定變數 明確 的具體目標，也就確定了因變數。如 具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量y就是因變數。通過市場調查和查閱資料，尋找與 目標的相關影響因素，...