1樓:青島豐東熱處理****
研究兩個變數的相關性,你可以構建線性回歸模型(或是其他模型,看具體研究問題),一般寫**先對模型中變數進行相關性分析,然後,再對你所建的模型回歸分析。這得根據你的研究問題而定
2樓:舒**沈婉
根據相關係數的定義,可知相關係數是度量兩個變數之間線性相關關係的強度,r的絕對值越接近於1,表示兩個變數的線性相關性越強,r的絕對值接近於0時,表示兩個變數之間幾乎不存在相關關係,故選a.
相關分析與回歸分析的區別和聯絡是什麼?
3樓:love生活
一、回歸分析和相關分析主要區別是:
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**和控制.
二、回歸分析與相關分析的聯絡:
1、回歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題。
2、在專業上研究上:
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,需進行直線相關分析和回歸分析。
3、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.
擴充套件資料:
1、相關分析是研究兩個或兩個以上處於同等地位的隨機變數間的相關關係的統計分析方法。
例如,人的身高和體重之間;空氣中的相對濕度與降雨量之間的相關關係都是相關分析研究的問題。
2、回歸分析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。運用十分廣泛。
回歸分析按照涉及的變數的多少,分為一元回歸和多元回歸分析;按照因變數的多少,可分為簡單回歸分析和多重回歸分析;按照自變數和因變數之間的關係型別,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析
4樓:峰
一、相關分析與回歸分析的區別:
1、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;而在回歸分析中,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,在回歸分析中,變數之間的關係是不對等的。
2、在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數;而在回歸分析中,自變數是確定的,因變數才是隨機的。
3、相關分析主要是通過乙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。而在回歸分析中,對於互為因果的兩個變數,則有可能存在多個回歸方程。
二、相關分析與回歸分析的聯絡
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。
2、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。
3、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。
4、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」。
5樓:peking在路上
回歸分析和相關分析都是研究變數間關係的統計學課題,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**和控制。
6樓:匿名使用者
這兩種分析是統計上研究變數之間關係的常用辦法。
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,不能說乙個是因,另外乙個是果。或者他們只是跟另外第三個變數存在因果關係。
而回歸分析可以定量地得到兩個變數之間的關係,其中乙個可以看作是因,另乙個看作是果。兩者位置一般不能互換。
7樓:150王王王
統計關係本身不可能意味著任何因果關係
用什麼研究方法來研究兩個因素之間的關係
8樓:匿名使用者
用相關係數來描述兩個因素之間的關係。
9樓:
首先建立兩個變數如x,y,把資料錄入進去(兩列),在analysis裡頭,選correlate,分別把x,y放進去,點ok就可以得到結果。
10樓:雪he夢飛
第一步bai是整理資料du,首先定義變數,zhi這個不是很難。 第二步dao:分析專 由於你要分析農屬民收入和其他因素之間的關係。
所以確定農民收入為因變數,而其他為自變數。通過analyze下面的regression來完成。即把農民收入選進因變數,其他(除年份和總計)作為自變數分析。
當然裡面還有像statistics等這些功能項,你作為預設就行了。 第三步:解釋模型。
認定你的模型做的好不好要看檢驗的結果,這裡看r值。如果r接近1,則說明模型和實際擬和的效果比較好。你的模型r值達到了0.
9多,說明效果非常不錯。
研究兩個變數之間關係用什麼模型
11樓:匿名使用者
根據相關係數的定義,可知相關係數是度量兩個變數之間線性相關關係的強度,r的絕對值越接近於1,表示兩個變數的線性相關性越強,r的絕對值接近於0時,表示兩個變數之間幾乎不存在相關關係,故選a.
研究兩個變數之間的相關關係及程度用什麼方法
12樓:青島豐東熱處理****
研究兩個變數的相關性,你可以構建線性回歸模型(或是其他模型,看具體研究問題),一般寫**先對模型中變數進行相關性分析,然後,再對你所建的模型回歸分析。這得根據你的研究問題而定
13樓:耶律之家
研究兩個變數之間的bai相du關關係及程度,要先構建zhi線性回歸模型(或是dao其他模型,專
看具體研究問題屬),一般寫**先對模型中變數進行相關性分析,然後,再對所建的模型回歸分析。這得根據你的研究問題而定。
建議學點統計學知識,這裡面需要不少統計。
研究兩個變數之間的相關關係及程度用什麼方法
研究兩個變數的相關性,你可以構建線性回歸模型 或是其他模型,看具體研究問題 一般寫 先對模型中變數進行相關性分析,然後,再對你所建的模型回歸分析。這得根據你的研究問題而定 研究兩個變數之間的bai相du關關係及程度,要先構建zhi線性回歸模型 或是dao其他模型,專 看具體研究問題屬 一般寫 先對模...
相關係數越大，說明兩個變數之間的關係就越強嗎
樣本的簡單相關係數一般用r表示，計算公式為 r 的絕對值越大表明相關性越強，要注意的是這裡並不存在因果關係。若r 0，表明兩個變數間不是線性相關，但有可能是其他方式的相關 比如曲線方式 利用樣本相關係數推斷總體中兩個變數是否相關，可以用t 統計量對總體相關係數為0的原假設進行檢驗。若t 檢驗顯著，則...
用MATLAB求兩個矩陣的相關係數
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