回归分析与相关分析的区别
来源:学生作业帮 编辑:百度作业网作业帮 分类:综合作业 时间:2024/08/18 17:36:26
回归分析与相关分析的区别
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相关分析,是看2个因素之间的相关性,也就是2个因素之间是否有关联;
如果计算出来是1,那么2个因素是完全正相关,如果是0,那么说明这2个因素完全不相关,如果是负数,那么说明2个因素是负相关.
打个比方,身高和脚的大小,相关性就会比较高一些,而身高和头发长度,那么基本上就是不相关的.如果我们知道一个人个子高,那么我们可以比较有把握的认为他脚大,但不会认为他头发长.
像俗话说,头发长见识短,那么在这句话里面,头发长度,和见识的多少就是负相关.
回归分析也是分析不同因素之间的关系,回归的类型很多,在多元回归分析的时候,一般也有涉及到相关性.
比如一个产品的客户满意度可能来自于性能、价格、包装、品牌等等不同的因素,那么我们可以对这些因素进行分析,通过软件分析之后一般会有一个项目F校验,这个会反映每个变量对于最终结果(因变量)的相关程度.通过F校验,我们可以把一些与结果相关性不叫弱的变量剔除.
如果计算出来是1,那么2个因素是完全正相关,如果是0,那么说明这2个因素完全不相关,如果是负数,那么说明2个因素是负相关.
打个比方,身高和脚的大小,相关性就会比较高一些,而身高和头发长度,那么基本上就是不相关的.如果我们知道一个人个子高,那么我们可以比较有把握的认为他脚大,但不会认为他头发长.
像俗话说,头发长见识短,那么在这句话里面,头发长度,和见识的多少就是负相关.
回归分析也是分析不同因素之间的关系,回归的类型很多,在多元回归分析的时候,一般也有涉及到相关性.
比如一个产品的客户满意度可能来自于性能、价格、包装、品牌等等不同的因素,那么我们可以对这些因素进行分析,通过软件分析之后一般会有一个项目F校验,这个会反映每个变量对于最终结果(因变量)的相关程度.通过F校验,我们可以把一些与结果相关性不叫弱的变量剔除.
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