简述在相关与回归分析中应注意的问题。
题目
简述在相关与回归分析中应注意的问题。
相似考题
参考答案和解析
自变量与因变量的选择；在定性分析的基础上进行定量分析；要注意现象质的界限及相关关系作用的范围；要具体问题具体分析；要考虑社会经济现象的复杂性。
略
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更多“简述在相关与回归分析中应注意的问题。”相关问题
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第1题：
直线回归分析中的注意问题（即直线回归的应用条件）。
正确答案: （1）两变量的选择一定要有专业背景，直线回归要求至少对于每个X相应的Y要服从正态分布，X可以是服从正态分布的随机变量也可以能精确测量和严格控制的非随机变量。
（2）分析前应绘制散点图，检查数据是否满基本假设。
（3）对结果应有正确的解释。 -
第2题：
进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。
正确答案:正确 -
第3题：
下列有关回归分析与相关分析的说法中正确的有（）
- A、回归分析是研究函数关系的方法，相关分析是研究相关关系的方法
- B、在相关分析中，所考察的变量是随机变量
- C、在回归分析中，所考察的变量是非随机变量
- D、回归分析与相关分析所研究的都是相关关系
- E、在回归分析中，所考察的变量是随机变量
正确答案:B,D -
第4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5题：
简述在公共政策问题分析中运用类别分析法时应注意的原则。
正确答案:在运用类别分类法时应注意如下五项原则：
1．实质的相关性，即以问题本身的特征为基础，按事物之间在事实上的相关性进行分类。
2．穷尽性，即分类应涵盖一个类目中所有的细类，以实现穷尽化。
3．相互排斥性，即同一层级的类目之间必须相互独立并排斥。每一问题对象只能被归入一个大类中的一个细类。
4．一致性，即每一层级的分类标准应该统一，否则就会出现分类交叉问题。
5．层次分明性，即分类的层级应该清晰，而不应混乱不堪。 -
第6题：
线性回归分析中应该注意哪些问题？
正确答案: （1）作简单线性回归分析要有实际意义，不要把豪无关联的两种现象强加在一起作回归分析。在理论上，任何成对的两组数据都可以获得一个唯一的线性回归方程，并有可能作回归系数的假设检验有统计学意义。
（2）在作线性回归分析前，一定要绘制散点图，观察全部数据点的分布趋势，只有存在线性趋势时，才可以进行线性回归分析。
（3）线性回归方程的适用范围一般以自变量的取值范围为限，若无充分理由证明超过自变量取值范围仍是直线，应该避免外延。
（4）作线性回归分析有统计学意义不等于有实际意义，考察线性回归方程的实际效果用决定系数R2的大小，而不是线性回归分析的假设检验的概率P值。 -
第7题：
简述述相关分析中应注意的问题。
正确答案: （1）不能用相关系数解释两变量之间的因果关系；
（2）警惕虚假相关。
（3）注意相关系数的成立是在一定范围之内的。 -
第8题：
判断题进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。( )A对
B错
正确答案： 对解析： -
第9题：
问答题什么是相关分析？相关分析与回归分析的关系是什么？对社会经济现象进行相关分析时应注意什么问题？正确答案： 相关关系反映的是客观事物之间的非严格、不确定的线性依存关系。
这种线性依存关系有两个显著的特点：
①客观事物之间在数量上确实存在一定的内在联系。表现在一个变量发生数量上的变化，要影响另一个变量也相应地发生数量上的变化。例如，劳动生产率的提高会对成本产生影响。
②客观事物之间的数量依存关系不是确定的，具有一定的随机性。表现在给定自变量一个数值，因变量会有若干个数值和它对应，并且，因变量总是遵循一定规律围绕这些数值的平均数上下波动。其原因是影响因变量发生变化的因素不止一个。例如，影响工业总产值的因素除了职工人数外，还有固定资产原值、流动资金、生产技术水平和能耗等因素。
回归分析与相关分析都是研究和测度两个或两个以上变量之间关系的方法。相关分析是研究两个或两个以上随机变量之间线性依存关系的紧密程度。通常用相关系数表示，多元相关时用复相关系数表示。回归分析是研究某一随机变量（因变量）与另外一个或几个普通变量（自变量）之间的数量变动的关系。由回归分析求出的关系式，称为回归模型。
这两种分析的区别是，相关分析研究的变量都是随机变量，并且不分自变量与因变量；回归分析研究的变量要首先明确那些是自变量，那些是因变量？并且自变量是确定的普通变量，因变量是随机变量。这两种分析的联系是，它们是研究客观事物之间相互依存关系的两个不可分割的方面。
在实际工作中，一般先进行相关分析，由相关系数的大小决定是否需要进行回归分析。在相关分析的基础上建立回归模型，以便进行推算、预测。解析： 暂无解析 -
第10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11题：
问答题进行回归和相关分析时，需要注意的问题有哪些？正确答案： （1）在进行直线回归分析之前，应绘制散点图。
（2）作回归分析时，要注意两变量间是否存在实际意义。
（3）两变量间存在直线关系时，不一定表明彼此之间就存在因果关系。
（4）建立回归方程后，须对回归系数进行假设检验。
（5）使用回归方程进行估计与预测时，一般只适用于原来的观测范围，即自变量的取值范围，不能随意将范围扩大。
（6）在线性回归分析时，要注意远离群体的极端值对回归效果的影响。解析： 暂无解析 -
第12题：
多选题在实际应用回归分析法时，应注意的事项为（）A回归分析的数据资料问题
B向相关问题
C回归分析模型在预测中应用，需要有预测的自变量X的估计值
D预测期的问题
正确答案： D,A解析： 暂无解析 -
第13题：
简述在相关与回归分析中应注意的问题。
正确答案:自变量与因变量的选择；在定性分析的基础上进行定量分析；要注意现象质的界限及相关关系作用的范围；要具体问题具体分析；要考虑社会经济现象的复杂性。 -
第14题：
应用相关分析和回归分析应注意的问题。
正确答案: ①在定性分析的基础上进行定量分析；
②要注意现象质的界限及相关系作用的范围；
③要具体问题具体分析；
④要考虑社会经济现象的复杂性；
⑤对回归模型中计算出来的参数的有效性应进行检验。 -
第15题：
进行回归和相关分析时，需要注意的问题有哪些？
正确答案:（1）在进行直线回归分析之前，应绘制散点图。
（2）作回归分析时，要注意两变量间是否存在实际意义。
（3）两变量间存在直线关系时，不一定表明彼此之间就存在因果关系。
（4）建立回归方程后，须对回归系数进行假设检验。
（5）使用回归方程进行估计与预测时，一般只适用于原来的观测范围，即自变量的取值范围，不能随意将范围扩大。
（6）在线性回归分析时，要注意远离群体的极端值对回归效果的影响。 -
第16题：
实际应用回归分析法时，应注意的事项为（）
- A、回归分析的数据资料问题
- B、回归分析模型要在预测中应用，需要有预测期的自变量X的估计值
- C、预测期的问题
- D、非线性的回归分析问题
正确答案:A,B,C,D -
第17题：
应用直线回归与相关分析应注意哪些问题？
正确答案: （1）作回归与相关分析要有实际意义。
（2）在进行回归与相关分析之前，应首先绘制散点图。
（3）直线回归方程的适用范围一般以自变量x的取值范围为限，若无充分理由证明超出自变量取值范围外，应变量y与自变量x仍呈直线关系，一般应避免外延。
（4）相关分析时，双变量小样本t检验只能推断两变量间有无直线关系，而不能推断其相关的密切程度。特别注意：当遇到两变量间相关系数r具有统计学意义，但r平方不大时，下结论应慎重。
（5）两变量的直线关系不一定是因果关系，也可能是伴随关系。有直线关系存在时，不一定都能证明变量间确有内在联系。 -
第18题：
在实际应用回归分析法时，应注意的事项为（）
- A、回归分析的数据资料问题
- B、向相关问题
- C、回归分析模型在预测中应用，需要有预测的自变量X的估计值
- D、预测期的问题
正确答案:A,B,C,D,E -
第19题：
什么是相关分析？相关分析与回归分析的关系是什么？对社会经济现象进行相关分析时应注意什么问题？
正确答案:相关关系反映的是客观事物之间的非严格、不确定的线性依存关系。
这种线性依存关系有两个显著的特点：
①客观事物之间在数量上确实存在一定的内在联系。表现在一个变量发生数量上的变化，要影响另一个变量也相应地发生数量上的变化。例如，劳动生产率的提高会对成本产生影响。
②客观事物之间的数量依存关系不是确定的，具有一定的随机性。表现在给定自变量一个数值，因变量会有若干个数值和它对应，并且，因变量总是遵循一定规律围绕这些数值的平均数上下波动。其原因是影响因变量发生变化的因素不止一个。例如，影响工业总产值的因素除了职工人数外，还有固定资产原值、流动资金、生产技术水平和能耗等因素。
回归分析与相关分析都是研究和测度两个或两个以上变量之间关系的方法。相关分析是研究两个或两个以上随机变量之间线性依存关系的紧密程度。通常用相关系数表示，多元相关时用复相关系数表示。回归分析是研究某一随机变量（因变量）与另外一个或几个普通变量（自变量）之间的数量变动的关系。由回归分析求出的关系式，称为回归模型。
这两种分析的区别是，相关分析研究的变量都是随机变量，并且不分自变量与因变量；回归分析研究的变量要首先明确那些是自变量，那些是因变量？并且自变量是确定的普通变量，因变量是随机变量。这两种分析的联系是，它们是研究客观事物之间相互依存关系的两个不可分割的方面。
在实际工作中，一般先进行相关分析，由相关系数的大小决定是否需要进行回归分析。在相关分析的基础上建立回归模型，以便进行推算、预测。 -
第20题：
问答题简述直线回归与相关应用的注意事项。正确答案：解析： -
第21题：
问答题简述在相关与回归分析中应注意的问题。正确答案： 自变量与因变量的选择；在定性分析的基础上进行定量分析；要注意现象质的界限及相关关系作用的范围；要具体问题具体分析；要考虑社会经济现象的复杂性。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题简述回归分析与相关分析的关系。正确答案： 相关分析主要测度两个变量之间的线性关联度，相关系数就是用来测度两个变量之间的线性关联程度的。而在回归分析中，我们的主要目的在于根据其它变量的给定值来估计或预测某一变量的平均值。例如，我们想知道能否从一个学生的数学成绩去预测他的统计学平均成绩。
在回归分析中，被解释变量Y被当作是随机变量，而解释变量X则被看作非随机变量。而在相关分析中，我们把两个变量都看作是随机变量。解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题应用相关分析和回归分析应注意的问题。正确答案： ①在定性分析的基础上进行定量分析；
②要注意现象质的界限及相关系作用的范围；
③要具体问题具体分析；
④要考虑社会经济现象的复杂性；
⑤对回归模型中计算出来的参数的有效性应进行检验。解析： 暂无解析 -
第24题：
问答题应用直线回归与相关分析应注意哪些问题？正确答案： （1）作回归与相关分析要有实际意义。
（2）在进行回归与相关分析之前，应首先绘制散点图。
（3）直线回归方程的适用范围一般以自变量x的取值范围为限，若无充分理由证明超出自变量取值范围外，应变量y与自变量x仍呈直线关系，一般应避免外延。
（4）相关分析时，双变量小样本t检验只能推断两变量间有无直线关系，而不能推断其相关的密切程度。特别注意：当遇到两变量间相关系数r具有统计学意义，但r平方不大时，下结论应慎重。
（5）两变量的直线关系不一定是因果关系，也可能是伴随关系。有直线关系存在时，不一定都能证明变量间确有内在联系。解析： 暂无解析