一、迴歸分析與相關分析的區別：

　　（1）相關分析所研究的兩個變數是對等關係，迴歸分析所研究的兩個變數不是對等關係，必須根據研究目的確定其中的自變數、因變數。

　　（2）對於變數x與y來說，相關分析只能計算出一個反映兩個變數間相關密切程度的相關係數，計算中改變x和y的地位不影響相關係數的數值。迴歸分析有時可以根據研究目的不同分別建立兩個不同的迴歸方程。

　　（3）相關分析對資料的要求是，兩個變數都是隨機的，也可以是一個變數是隨機的，另一個變數是非隨機的。而回歸分析對資料的要求是，自變數是可以控制的變數（給定的變數），因變數是隨機變數。

二、迴歸分析與相關分析的聯絡：

　　（1）相關分析是迴歸分析的基礎和前提。假若對所研究的客觀現象不進行相關分析，直接作迴歸分析，則這樣建立的迴歸方程往往沒有實際意義。只有透過相關分析，確定客觀現象之間確實存在數量上的依存關係，而且其關係值又不確定的條件下，再進行迴歸分析，在此基礎上建立迴歸方程才有實際意義。

　　（2）迴歸分析是相關分析的深入和繼續。對所研究現象只作相關分析，僅說明現象之間具有密切的相關關係是不夠的，統計上研究現象之間具有相關關係的目的，就是要透過迴歸分析，將具有依存關係的變數間的不確定的數量關係加以確定，然後由已知自變數值推算未知因變數的值，只有這樣，相關分析才具有實際意義。

一、迴歸分析與相關分析的區別：

　　（1）相關分析所研究的兩個變數是對等關係，迴歸分析所研究的兩個變數不是對等關係，必須根據研究目的確定其中的自變數、因變數。

　　（2）對於變數x與y來說，相關分析只能計算出一個反映兩個變數間相關密切程度的相關係數，計算中改變x和y的地位不影響相關係數的數值。迴歸分析有時可以根據研究目的不同分別建立兩個不同的迴歸方程。

　　（3）相關分析對資料的要求是，兩個變數都是隨機的，也可以是一個變數是隨機的，另一個變數是非隨機的。而回歸分析對資料的要求是，自變數是可以控制的變數（給定的變數），因變數是隨機變數。

二、迴歸分析與相關分析的聯絡：

　　（1）相關分析是迴歸分析的基礎和前提。假若對所研究的客觀現象不進行相關分析，直接作迴歸分析，則這樣建立的迴歸方程往往沒有實際意義。只有透過相關分析，確定客觀現象之間確實存在數量上的依存關係，而且其關係值又不確定的條件下，再進行迴歸分析，在此基礎上建立迴歸方程才有實際意義。

　　（2）迴歸分析是相關分析的深入和繼續。對所研究現象只作相關分析，僅說明現象之間具有密切的相關關係是不夠的，統計上研究現象之間具有相關關係的目的，就是要透過迴歸分析，將具有依存關係的變數間的不確定的數量關係加以確定，然後由已知自變數值推算未知因變數的值，只有這樣，相關分析才具有實際意義。