【摘要】：相关分析和回归分析是互相补充、密切联系的。依靠相关分析表明现象的数量变化密切相关，进行回归分析求其相关的具体形式才有意义。而在回归分析中，变量y称为因变量，处于被解释的特殊地位。相关分析中所涉及的变量y与变量x都是随机变量。而回归分析中，因变量y是随机变量，x是非随机的确定变量。而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以利用回归方程进行预测和控制。
回归分析是指对具有相关关系的现象，根据其关系的形态，选择一个合适的数学关系式，用来近似地表达变量间的平均变化关系。
计算相关系数只能说明现象间相关关系的方向和程度以及关系密切与否，但不能说明一个现象发生一定量的变化，另一个现象一般也会发生多大的变化。为了测定现象之间数量变化上的一般关系，就要用到回归分析。
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相关分析与回归分析的比较
相关分析与回归分析既密切联系，又有所区别。
相关分析和回归分析是互相补充、密切联系的。相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式，而回归分析则应该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密切相关，进行回归分析求其相关的具体形式才有意义。
在具体应用中，相关分析和回归分析经常相互结合和渗透，但它们研究的侧重点和应用面不同。二者的区别主要有以下几点：
（1）在相关分析中，变量y与变量x处于平等的地位，即研究变量y与变量x的密切程度和研究变量x与变量y的密切程度是一回事。而在回归分析中，变量y称为因变量，处于被解释的特殊地位。
（2）相关分析中所涉及的变量y与变量x都是随机变量。而回归分析中，因变量y是随机变量，x是非随机的确定变量。
（3）相关分析的研究主要是为刻画两个变量间相关的密切程度。而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以利用回归方程进行预测和控制。
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