原發布者:李興萬

迴歸分析與相關分析聯絡、區別 簡單線性迴歸分析是對兩個具有線性關係的變數，研究其相關性，配合線性迴歸方程，並根據自變數的變動來推算和預測因變數平均發展趨勢的方法。迴歸分析（Regressionanalysis）透過一個變數或一些變數的變化解釋另一變數的變化。主要內容和步驟：首先依據經濟學理論並且透過對問題的分析判斷，將變數分為自變數和因變數，一般情況下，自變量表示原因，因變量表示結果；其次，設法找出合適的數學方程式（即迴歸模型）描述變數間的關係；接著要估計模型的引數，得出樣本回歸方程；由於涉及到的變數具有不確定性，接著還要對迴歸模型進行統計檢驗，計量經濟學檢驗、預測檢驗；當所有檢驗通過後，就可以應用迴歸模型了。迴歸的種類迴歸按照自變數的個數劃分為一元迴歸和多元迴歸。只有一個自變數的迴歸叫一元迴歸，有兩個或兩個以上自變數的迴歸叫多元迴歸。按照迴歸曲線的形態劃分，有線性（直線）迴歸和非線性（曲線）迴歸。 相關分析與迴歸分析的關係（一）相關分析與迴歸分析的聯絡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。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。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。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