为什么回归分析前检测相关关系

关于为什么回归分析前检测相关关系

在开始回归分析之前,是不是一定要做相关分析,分析自变量和应变量之间是否存在较高的相关性才能进行回归分析验证因果关系?下面是小编收集的一些关于为什么回归分析前检测相关关系，希望大家喜欢。

为什么回归分析前检测相关关系

1、相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性，当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。如果相关分析时各自变量跟因变量之间没有相关性 ，就没有必要再做回归分析;如果有一定的相关性了，然后再通过回归分析进一步验证他们之间的准确关系。

同时 相关分析还有一个目的，可以查看一下 自变量之间的共线性程度如何，如果自变量间的相关性非常大，可能表示存在共线性。

2、相关分析只是了解变量间的共变趋势，我们只能通过相关分析确定变量间的关联，这种关联是没有方向性的，可能是A影响B，也可能是B影响A，还有可能是A与B互相影响，相关分析没法确定变量间的关联究竟是哪一种。

而这就是我们需要使用回归分析解决的问题，我们通过回归分析对自变量与因变量进行假设，然后可以验证变量间的具体作用关系，这时的变量关系就是有具体方向性的了。所以相关分析通常也会被作为一种描述性的分析，而回归分析得到的结果更为重要和精确。

回归分析的目的

回归分析的目的是确定两个变量之间的变动关系和用自变量推算因变量。是确定两种或两种以上变量间，相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

相关分析主要解决哪些问题

相关分析主要解决：解决生产经营情况、产品市场情况、产品毛利情况、公司利利润增涨情况、费用变化情况、销售变化情况、成本变动情况、采购成本占用情况等。

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。

回归分析和相关分析的联系和区别

回归分析与相关分析的联系：

研究有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。

回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。

回归分析与相关分析的区别：

1、在回归分析中，y被称为因变量，处在被解释的特殊地位;而在相关分析中，x与y处于平等的地位，即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的。

2、相关分析中，x与y都是随机变量，而在回归分析中，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。

3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而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。

从研究的目的来说，若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向，宜选用线性相关分析;若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程，宜选用直线回归分析。

相关系数与相关指数的区别

相关系数与相关指数的区别为：表示不同、取值范围不同、顺序不同。

一、表示不同

1、相关系数：相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。

2、相关指数：相关指数表示一元多项式回归方程拟合度的高低，或者说表示一元多项式回归方程估测的可靠程度的高低。

二、取值范围不同

1、相关系数：相关系数的取值范围为[-1，1]，越接近1，说明存在线性关系，相关程度越高。

2、相关指数：相关指数的取值范围为[0，1]，越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。

三、顺序不同

1、相关系数：先求相关系数，分析相关性的强弱。

2、相关指数：分析相关性的强弱后，然后求回归方程，最后求出相关指数，分析模型的拟合效果。

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