如果同時獲得兩個或多個連續變量的觀測值，相關分析和回歸分析都可以使用。例如，在一定范圍內，反應罐內的溫度與最終產量之間存在一定的關系。分析確認兩者之間是否存在關系，這是相關分析)的任務；回歸分析的任務是用方程的形式表達它們之間的關系。回歸分析的任務可能更復雜。除了溫度之外，可能還有很多因素影響最終產量，如反應時間、反應罐中的壓力等。因此，回歸分析分為單自變量回歸(稱為單變量回歸)和多自變量回歸(稱為多元回歸)。除了線性回歸外，可能還有二次回歸、三次回歸等多項式回歸，以及更多的自變量最多的逐步回歸。下面天行健管理顧問將介紹簡單線性回歸分析方法。
1.相關系數的概念
相關系數(通常是皮爾遜相關系數)是描述兩個變量之間線性相關程度的一種度量。從兩個變量的群體觀測值，我們可以畫出各種形狀的散點圖。我們希望用相關系數來表示它們是正相關還是負相關，以及相關到什么程度。
2 、相關分析
如果您有X和Y的配對數據，您可以在散點圖中直觀地看到這種關系。x和y之間的關系可能密切，也可能不密切。
3.判斷X和y的相關程度。
通常，你可以先從散點圖中得到一個大致的印象。當然，如果只是得到一些初步印象，遠遠不夠。我們應該定量分析相關性。
4.相關分析中的x與y
X和Y都是隨機變量，但在回歸分析中，Y是隨機變量，X可以是隨機的，也可以是非隨機的。通常，在回歸模型中，總是假設X是非隨機的；
5.關于相關分析
相關分析主要研究兩個變量之間的貼近度，回歸分析不僅可以揭示X對Y的影響，還可以通過回歸方程進行定量預測和控制。
相關分析在實際應用中與回歸分析密切相關。然而，在回歸分析中，我們關心的是一個隨機變量Y對另一個(或一組隨機變量X)的依賴關系的函數形式。然而，在相關分析，所討論的變量的狀態是相同的，并且分析集中于隨機變量之間的各種相關性特征。比如用X和Y分別記錄小學生的數學和語文成績，我們感興趣的是它們之間的關系，而不是用X來預測Y。
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