為什么回歸分析前檢測相關關系

在開始回歸分析之前,是不是一定要做相關分析,分析自變量和應變量之間是否存在較高的相關性才能進行回歸分析驗證因果關系?下面是小編收集的一些關于為什么回歸分析前檢測相關關系，希望大家喜歡。

為什么回歸分析前檢測相關關系

1、相關分析相當于先檢驗一下眾多的自變量和因變量之間是否存在相關性，當然通過相關分析求得相關系數沒有回歸分析的準確。如果相關分析時各自變量跟因變量之間沒有相關性 ，就沒有必要再做回歸分析;如果有一定的相關性了，然后再通過回歸分析進一步驗證他們之間的準確關系。

同時 相關分析還有一個目的，可以查看一下 自變量之間的共線性程度如何，如果自變量間的相關性非常大，可能表示存在共線性。

2、相關分析只是了解變量間的共變趨勢，我們只能通過相關分析確定變量間的關聯，這種關聯是沒有方向性的，可能是A影響B，也可能是B影響A，還有可能是A與B互相影響，相關分析沒法確定變量間的關聯究竟是哪一種。

而這就是我們需要使用回歸分析解決的問題，我們通過回歸分析對自變量與因變量進行假設，然后可以驗證變量間的具體作用關系，這時的變量關系就是有具體方向性的了。所以相關分析通常也會被作為一種描述性的分析，而回歸分析得到的結果更為重要和精確。

回歸分析的目的

回歸分析的目的是確定兩個變量之間的變動關系和用自變量推算因變量。是確定兩種或兩種以上變量間，相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析。按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

相關分析主要解決哪些問題

相關分析主要解決：解決生產經營情況、產品市場情況、產品毛利情況、公司利利潤增漲情況、費用變化情況、銷售變化情況、成本變動情況、采購成本占用情況等。

相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度，是研究隨機變量之間的相關關系的一種統計方法。

回歸分析和相關分析的聯系和區別

回歸分析與相關分析的聯系：

研究有一定聯系的兩個變量之間是否存在直線關系以及如何求得直線回歸方程等問題，需進行直線相關和回歸分析。

回歸分析和相關分析都是研究變量間關系的統計學課題。

回歸分析與相關分析的區別：

1、在回歸分析中，y被稱為因變量，處在被解釋的特殊地位;而在相關分析中，x與y處于平等的地位，即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的。

2、相關分析中，x與y都是隨機變量，而在回歸分析中，y是隨機變量，x可以是隨機變量，也可以是非隨機的，通常在回歸模型中，總是假定x是非隨機的。

3、相關分析的研究主要是兩個變量之間的密切程度，而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小，還可以由回歸方程進行數量上的預測和控制。

從研究的目的來說，若僅僅為了了解兩變量之間呈直線關系的密切程度和方向，宜選用線性相關分析;若僅僅為了建立由自變量推算因變量的直線回歸方程，宜選用直線回歸分析。

相關系數與相關指數的區別

相關系數與相關指數的區別為：表示不同、取值范圍不同、順序不同。

一、表示不同

1、相關系數：相關系數是用以反映變量之間相關關系密切程度的統計指標。

2、相關指數：相關指數表示一元多項式回歸方程擬合度的高低，或者說表示一元多項式回歸方程估測的可靠程度的高低。

二、取值范圍不同

1、相關系數：相關系數的取值范圍為[-1，1]，越接近1，說明存在線性關系，相關程度越高。

2、相關指數：相關指數的取值范圍為[0，1]，越接近1，說明實際觀測點離樣本線越近，擬合優度越高。

三、順序不同

1、相關系數：先求相關系數，分析相關性的強弱。

2、相關指數：分析相關性的強弱后，然后求回歸方程，最后求出相關指數，分析模型的擬合效果。