简述相关与回归的区别与联系。
题目
简述相关与回归的区别与联系。
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第1题：
总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
正确答案: 主要区别：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互
关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。②建立模型的不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。 主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模
型，目的是用来估计总体回归模型。 -
第2题：
回归分析与相关分析的区别是什么？
正确答案: 1、相关分析是用来度量变量与变量之间关系的紧密程度的一种方法，在本质上只是对客观存在的关系的测度。回归分析是根据所拟合的回归方程研究自变量与因变量一般关系值的方法，可由已给定的自变量数值来推算因变量的数值，它具有推理的性质。
2、在研究相关分析时，不需要确定哪个是自变量，哪个是因变量，但回归分析的首要问题就是确定哪个是自变量，哪个是因变量。
3、现象之间的相关分析的研究，只能计算一个相关系数；而回归分析时回归系数可能有两个，也就是两现象互为因果关系时，可以确定两个独立回归方程，从而就有两不同的回归系数。 -
第3题：
简述相关关系与函数关系的区别与联系
正确答案:（1）区别：相关关系式变量之间数量上不严格的依存关系，现象中变量关系完全对等；函数关系是变量之间数量上严格的依存关系，现象中变量关系式不对等的。
相关关系式统计学的研究范围，函数关系式数学的研究范围。
（2）联系
①函数关系往往通过相关关系表现出来
②相关关系通常可以用一定的函数关系表达式去近似地描述。 -
第4题：
直线相关分析与直线回归分析的联系表现为（）。
- A、相关分析是回归分析的基础
- B、回归分析是相关分析的基础
- C、相关分析是回归分析的深入
- D、相关分析与回归分析互为条件
正确答案:A -
第5题：
I型回归和II型回归的区别与联系？
正确答案: 前者要求Y为随机变量，服从正态分布，X可人为取值；后者X，Y均为随机变量，均服从正态分布 -
第6题：
简述直线相关（积差法）与秩相关的应用有什么联系与区别？
正确答案:联系：两者所解决的应用问题相同，都可采用表示两个数值变量间关系的方向和密切程度两个相关系数都没有单位，取值范围都在-1~1之间计算上，用秩次作积差相关，得到的就是秩相关系数
区别：资料要求不同，积差相关要求x，y服从双变量正态分布，秩相关可以是任意分布由于对资料的要求不同，二者分属于参数统计与非参数统计方法，所以符合双变量正态分布时，积差相关的效率高于秩相关
二者假设检验方法不同，根本是ρ与ρs分布不同 -
第7题：
相关分析和回归分析的联系和区别？
正确答案: 这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。
相同点：他们都可以断定两组变量具有统计相关性。
不同点：相关分析中两组变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。两者位置一般不能互换。 -
第8题：
问答题简述相关关系与函数关系的区别与联系正确答案： （1）区别：相关关系式变量之间数量上不严格的依存关系，现象中变量关系完全对等；函数关系是变量之间数量上严格的依存关系，现象中变量关系式不对等的。
相关关系式统计学的研究范围，函数关系式数学的研究范围。
（2）联系
①函数关系往往通过相关关系表现出来
②相关关系通常可以用一定的函数关系表达式去近似地描述。解析： 暂无解析 -
第9题：
问答题简述相关分析与回归分析的区别联系。正确答案： 就一般意义而言，相关分析包括相关分析和回归分析两方面的内容，因为它们都是研究变量间的相互关系的方法。但就具体方法而言，二者又有明显区别：
【1】相关分析中的相关系数只能观察相关关系的密切程度和方向，但不能指出两个变量间相关的具体形式，无法从一个变量的变化推测另—个变量的变化情况；回归分析则是用数学方程来反映变量之间相互关系的具体形式，可以从一个已知量的变化来推测另一未知量，为估计预测提供一个重要的方法。
【2】相关分析既可以研究因果关系的现象也可以研究共变关系的现象，不区分自变量和因变量，而回归分析则是研究变量间因果关系的，必须明确自变量和因变量。
【3】计算相关系数的两个变量是对等的，相关系数只有一个；而在回归分析中，只能由自变量来估计因变量，不允许由因变量来推测自变量；
【4】相关分析中两变量都是随机变量；而在回归分析中，因变量是随机的，自变量是给定的。对于无明显因果关系的相关变量，可以先将某个因素确定为自变量来估计因变量的数值，需要时再将另一变量确定为自变量，估计因变量的数值，但绝不能用一个回归方程进行逆推。
相关分析和回归分析的关系是：相关分析需要回归分析来表明变量间数量关系的具体形式，而回归分析应建立在相关分析的基础上。依靠相关分析表明现象的数量变化具有密切相关，进行回归分析求其相关的具体形式才有意义。解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题相关分析与回归分析的区别与联系？正确答案： 联系；相关分析要依靠回归分析来表现现象数量相关的具体形式。
回归分析必须依靠相关关系来表明变量之间的密切程度。
区别；
①相关分析是用一个指标表明现象间依存关系的密切程度，回归分析是根据相关关系的具体形态选择一个适合的数学模型，来近似地表达变量的平均变化关系。
②相关分析中没有自变量因变量，而回归分析中必须确定自变量和因变量。
③相关分析中的每一个变量都是随机的，回归分析中自变量是一般变量，因变量是随机变量。
④相关分析没有预测功能而回归分析有。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题相关分析与回归分析的区别与联系是什么？正确答案： 相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法，相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。但它们在研究目的和对变量的处理上有明显区别。它们均是统计方法，不能揭示现象之间的本质关系。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题回归分析与相关分析的联系与区别是什么？正确答案： 联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。区别有a.在回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。在相关分析中，变量x和变量y处于平等的地位，即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。而在回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。解析： 暂无解析 -
第13题：
相关分析与回归分析的区别与关系。
正确答案: 相关分析与回归分析既有联系又有区别。首先，两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。其次，两者间又有明显的区别。相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中饰对称的，而且都是随机变量；
回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量与被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次，相关分析只关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化。 -
第14题：
相关分析与回归分析的区别与联系是什么？
正确答案: 相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法，相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。但它们在研究目的和对变量的处理上有明显区别。它们均是统计方法，不能揭示现象之间的本质关系。 -
第15题：
什么叫相关分析、回归分析？简述相关分析与回归分析的关系。
正确答案: 二者是研究现象相关关系的基本方法。
（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。
（2）回归分析：根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型来近似表达变量间的平均变化关系。
二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。
具体：
（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；
（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：
（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。
（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。
（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。 -
第16题：
Ⅰ型回归和Ⅱ型回归的区别与联系？
正确答案: 前者要求Y为随机变量，服从正态分布，X可人为取值；后者X，Y均为随机变量，均服从正态分布。 -
第17题：
直线回归与相关有何区别和联系？
正确答案: 1、区别： ①在资料要求上，回归要求因变量y 服从正态分布，自变量x是可以精确测量和严格控制的变量，一般称为Ⅰ型回归；相关要求两个变量x、y服从双变量正态分布。这种资料若进行回归分析称为Ⅱ型回归。②在应用上，说明两变量间依存变化的数量关系用回归，说明变量间的相关关系用相关。
2、联系： ①对一组数据若同时计算r与b，则它们的正负号是一致的；②r与b的假设检验是等价的，即对同一样本，二者的t值相等。③可用回归解释相关。 -
第18题：
回归系数与相关系数有何区别和联系？
正确答案: 区别：
（1）资料要求上，进行直线回归分析的两变量，若x是可精确测量和严格控制的变量，则对应于每个x和y值要求服从正态分布；若x、y都是随机变量，则要求x、y服从双变量正态分布。直线相关分析只适用于双变量正态分布资料。
（2）应用上，说明两变量线性依存的数量关系用回归，说明两变量的相关关系用相关。
（3）回归系数的取值范围为（-∞，+∞），相关系数的取值范围为[-1，+1]. （4）回归系数有单位，相关系数无单位。
联系：
（1）对同一双变量资料，回归系数b与相关系数r的正负号一致。b小于0时，r大于0，均表示两变量x、y同向变化；b小于0时，r小于0，均表示两变量x、y反向变化。
（2）回归系数b与相关系数r的假设检验等价。即对同一双变量资料，tb等于tr。由于相关系数r的假设检验较回归系数b的假设检验简单，故在实际应用中，常以r的假设检验代替b的假设检验。 -
第19题：
问答题总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。正确答案： 主要区别：
①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。
②建立模型的不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。
③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。
主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。解析： 暂无解析 -
第20题：
问答题简述回归分析和相关分析的区别和联系正确答案： 相关分析和回归分析都是对客观事物数量依存关系的分析，均有一元和多元，线性与非线性之分，在应用中相互结合渗透，但仍有差别，主要是：
（1）相关分析主要刻画两类变量间线性相关的密切程度，而回归分析则是揭示一个变量如何与其他变量相联系，并可由回归方程进行控制和预测
（2）在相关分析中，变量y与x处于平等的地位，在回归分析中，因变量y处于被解释的特殊地位
（3）在相关分析中所涉及的变量y与x完全是随机变量；而在回归分析中因变量y是随机变量，自变量可以是随机变量也可以是非随机变量。一般来说，只有存在相关关系才可以进行回归分析，相关程度越高，回归分析的结果就越可靠。解析： 暂无解析 -
第21题：
问答题相关分析和回归分析的联系和区别？正确答案： 这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。
相同点：他们都可以断定两组变量具有统计相关性。
不同点：相关分析中两组变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。两者位置一般不能互换。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题直线回归与相关有何区别和联系？正确答案： 1、区别： ①在资料要求上，回归要求因变量y 服从正态分布，自变量x是可以精确测量和严格控制的变量，一般称为Ⅰ型回归；相关要求两个变量x、y服从双变量正态分布。这种资料若进行回归分析称为Ⅱ型回归。②在应用上，说明两变量间依存变化的数量关系用回归，说明变量间的相关关系用相关。
2、联系： ①对一组数据若同时计算r与b，则它们的正负号是一致的；②r与b的假设检验是等价的，即对同一样本，二者的t值相等。③可用回归解释相关。解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题回归系数与相关系数有何区别和联系？正确答案： 区别：
（1）资料要求上，进行直线回归分析的两变量，若x是可精确测量和严格控制的变量，则对应于每个x和y值要求服从正态分布；若x、y都是随机变量，则要求x、y服从双变量正态分布。直线相关分析只适用于双变量正态分布资料。
（2）应用上，说明两变量线性依存的数量关系用回归，说明两变量的相关关系用相关。
（3）回归系数的取值范围为（-∞，+∞），相关系数的取值范围为[-1，+1]. （4）回归系数有单位，相关系数无单位。
联系：
（1）对同一双变量资料，回归系数b与相关系数r的正负号一致。b小于0时，r大于0，均表示两变量x、y同向变化；b小于0时，r小于0，均表示两变量x、y反向变化。
（2）回归系数b与相关系数r的假设检验等价。即对同一双变量资料，tb等于tr。由于相关系数r的假设检验较回归系数b的假设检验简单，故在实际应用中，常以r的假设检验代替b的假设检验。解析： 暂无解析