为什么回归分析前检测相关关系.docx

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1、关于为什么回归分析前检测相关关系关于为什么回归分析前检测相关关系在开头回归分析之前，是不是肯定要做相关分析，分析自变量和应变 量之间是否存在较高的相关性才能进行回归分析验证因果关系?下面 是我收集的一些关于为什么回归分析前检测相关关系，盼望大家喜爱。为什么回归分析前检测相关关系1、相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存 在相关性，当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的精 确 。假如相关分析时各自变量跟因变量之间没有相关性，就没 有必要再做回归分析;假如有肯定的相关性了，然后再通过回归分析 进一步验证他们之间的精确 关系。同时相关分析还有一个目的，可以查看一下自变量之间的共线

2、性 程度如何，假如自变量间的相关性特别大，可能表示存在共线性。2、相关分析只是了解变量间的共变趋势，我们只能通过相关分析 确定变量间的关联，这种关联是没有方向性的，可能是A影响B,也 可能是B影响A,还有可能是A与B相互影响，相关分析没法确定变 量间的关联毕竟是哪一种。而这就是我们需要使用回归分析解决的问题，我们通过回归分析对 自变量与因变量进行假设，然后可以验证变量间的详细作用关系，这 时的变量关系就是有详细方向性的了。所以相关分析通常也会被作为 一种描述性的分析，而回归分析得到的结果更为重要和精确。回归分析的目的回归分析的目的是确定两个变量之间的变动关系和用自变量推算 因变量。是确定两种或

3、两种以上变量间，相互依靠的定量关系的一种 统计分析方法。运用非常广泛，回归分析根据涉及的变量的多少，分 为一元回归和多元回归分析。根据因变量的多少，可分为简洁回归分 析和多重回归分析。根据自变量和因变量之间的关系类型，可分为线 性回归分析和非线性回归分析。相关分析主要解决哪些问题相关分析主要解决：解决生产经营状况、产品市场状况、产品毛利 状况、公司利利润增涨状况、费用变化状况、销售变化状况、成本变 动状况、选购成本占用状况等。相关分析是讨论现象之间是否存在某种依存关系，并对详细有依存 关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是讨论随机变量之间的相 关关系的一种统计方法。回归分析和相关分析的联系和

4、区分回归分析与相关分析的联系：讨论有肯定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得 直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。回归分析和相关分析都是讨论变量间关系的统计学课题。回归分析与相关分析的区分：1、在回归分析中，y被称为因变量，处在被解释的特别地位;而在 相关分析中，x与y处于公平的地位，即讨论x与y的亲密程度和讨 论y与x的亲密程度是全都的。2、相关分析中，x与y都是随机变量，而在回归分析中，y是随机 变量，x可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中, 总是假定x是非随机的。3、相关分析的讨论主要是两个变量之间的亲密程度，而回归分析 不仅可以揭示x对y的影响大小，还

5、可以由回归方程进行数量上的猜 测和掌握。从讨论的目的来说，若仅仅为了 了解两变量之间呈直线关系的亲密 程度和方向，宜选用线性相关分析;若仅仅为了建立由自变量推算因 变量的直线回归方程，宜选用直线回归分析。相关系数与相关指数的区分相关系数与相关指数的区分为：表示不同、取值范围不同、挨次不 同。一、表示不同1、相关系数：相关系数是用以反映变量之间相关关系亲密程度的 统计指标。2、相关指数：相关指数表示一元多项式回归方程拟合度的凹凸， 或者说表示一元多项式回归方程估测的牢靠程度的凹凸。二、取值范围不同1、相关系数：相关系数的取值范围为-1, 1,越接近1,说明存 在线性关系，相关程度越高。2、相关指数：相关指数的取值范围为0, 1,越接近1,说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。三、挨次不同1、相关系数：先求相关系数，分析相关性的强弱。2、相关指数：分析相关性的强弱后，然后求回归方程，最终求出 相关指数，分析模型的拟合效果。