直线相关与回归分析直线相关分析随机变量正态分布因变量y依存关系统计指标自变量
摘要：区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,回归分析不仅可以揭示X对Y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中,X与Y都是随机变量;在回归分析中,Y是随机变量,X可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定X是非随机的。
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