minitab中两组数据做了minitab回归分析教程，相关分析和双样子分析，数据没明白，求解释

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-09-21 08:43 标签： minitab回归分析教程
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问题提出时间： 21:55:41
统计中两组数据相关性与回归的关系
统计学中，两组数据存在相关性，一定能做回归吗？反之，如果能做回归，一定说明存在相关性吗？
行业分类：其他专业技术
回答时间： 08:18:05
这个问题是双变量资料统计学描述和推断的难点。相关关系一般是指线性相关，是两个变量的伴随关系，采用相关系数进行评价。分为正相关和负相关，相关系数大于0, 为正相关，小于0为负相关，相关系数的绝对值越大，二者的关系越密切。而回归是描述两者变量的依存关系，一个变量随另一个变量的变化而变，主要用于预测。有相关关系，回归不一定有意义，而有回归必须有相关。评价回归的指标是回归系数b，即自变量改变一个单位，应变量改变b个单位。所有的相关和回归都要实际意义，不可盲目任意将两个变量进行相关和回归分析，如儿童的身高和院子里小树的高度的相关就没有任何意义！
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回答时间： 22:43:36
下面的内容希望对LZ有帮助
相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
　　二者的区别主要体现在以下三个方面：
　　1．相关分析主要通过相关系数来判断两个变量之间是否存在着相互关系及其关系的密切程度，其前提条件是两个变量都是随机变量，且变量之间不必区别自变量和因变量。而回归分析研究一个随机变量（Y）与另一个非随机变量（X）之间的相互关系，且变量之间必须区别自变量和因变量。
　　2．相关系数只能观察变量间相关关系的密切程度和方向，不能估计推算具体数值。而回归分析可以根据回归方程，用自变量数值推算因变量的估计值。
3．互为因果关系的两个变量，可以拟合两个回归方程，且互相独立、不能互相替换。而相关系数却只有一个，即自变量与因变量互换相关系数不变。
很重要的一点，变量之间是否存在“真实相关”，是由变量之间的内在联系所决定的。相关分析和回归分析只是定量分析的手段，通过相关分析和回归分析，虽然可以从数量上反映变量之间的联系形式及其密切程度，但是无法准确判断变量之间内在联系的存在与否，也无法判断变量之间的因果关系。因此，在具体应用过程中，一定要始终注意把定性分析和定量分析结合起来，在准确的定性分析的基础上展开定量分析。
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这个问题已提出一个月以上，回答功能关闭，如需求助可重新两组数据的SPSS相关分析和线性回归分析怎么做_百度知道如何用Minitab 进行相关分析_百度知道

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