四名同學根據各自的樣本資料研究變數x,y之間的相關關係,並求得迴歸直線方程,分別得到以下結論

2021-04-18 00:07:51 字數 2302 閱讀 5748

1樓:手機使用者

①y與x負相關且 y

=2.347x-6.423;此結論誤,由線性迴歸方程知,此兩變數的關係是正相回關;

②y與x負相關且 y

=-3.476x+5.648 ;此結論正答確,線性迴歸方程符合負相關的特徵;

③y與x正相關且 y

=5.437x+8.493 ;此結論正確,線性迴歸方程符合正相關的特徵;

④y與x正相關且 y

=-4.326x-4.578 .此結論不正確,線性迴歸方程符合負相關的特徵.

綜上判斷知,①④是一定不正確的故選d

相關分析與迴歸分析的區別和聯絡是什麼?

2樓:love生活

一、迴歸分析和相關分析主要區別是:

1、在迴歸分析中,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,而在迴歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在迴歸模型中,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,還可以由迴歸方程進行數量上的**和控制.

二、迴歸分析與相關分析的聯絡:

1、迴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迴歸方程等問題,需進行直線相關分析和迴歸分析。

3、從研究的目的來說:

若僅僅為了瞭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迴歸方程,宜選用直線迴歸分析.

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;空氣中的相對溼度與降雨量之間的相關關係都是相關分析研究的問題。

2、迴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。

迴歸分析按照涉及的變數的多少,分為一元迴歸和多元迴歸分析;按照因變數的多少,可分為簡單迴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,可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析

3樓:峰

一、相關分析與迴歸分析的區別:

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;而在迴歸分析中,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,在迴歸分析中,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;而在迴歸分析中,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一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。而在迴歸分析中,對於互為因果的兩個變數,則有可能存在多個迴歸方程。

二、相關分析與迴歸分析的聯絡

1、相關分析是迴歸分析的基礎和前提,迴歸分析則是相關分析的深入和繼續。

2、相關分析需要依靠迴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,進行迴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,就進行迴歸分析,很容易造成「虛假迴歸」。

4樓:peking在路上

迴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、在迴歸分析中,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,而在迴歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在迴歸模型中,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,還可以由迴歸方程進行數量上的**和控制。

5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,不能說一個是因,另外一個是果。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,其中一個可以看作是因,另一個看作是果。兩者位置一般不能互換。

6樓:150王王王

統計關係本身不可能意味著任何因果關係

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