Question

相关系数和回归系数的联系和区别是什么？

Answer 1

一、相关系数和回归系数的区别

1、含义不同

相关系数：是研究变量之间线性相关程度的量。

回归系数：在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。

2、应用不同

相关系数：说明两变量间的相关关系。

回归系数：说明两变量间依存变化的数量关系。

3、单位不同

相关系数：一般用字母r表示 ，r没有单位。

回归系数：一般用斜率b表示，b有单位。

二、回归系数与相关系数的联系：

1、回归系数大于零则相关系数大于零

2、 回归系数小于零则相关系数小于零

扩展资料

相关系数的实际应用

1、在概率论中的应用

例如：若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数，计算ρᵪ ᵧ。

2、在企业物流中的应用

例如：新品上市一个月后，要评估出更好的实际分配方案，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。

3、在聚类分析中的应用

例如：如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。

参考资料来源：百度百科-相关系数

百度百科-回归系数

Answer 2

相关系数和回归系数有什么区别？
相关分析和回归分析，二者既有联系，又有区别。接下来详细说明。
相关分析：研究有没有关系，关系强度如何。
回归分析：研究影响关系如何，有没有影响关系，影响关系如何。
相关分析是研究有没有关系，回归分析是研究影响关系。明显地，相关分析是基础，然后再进行回归分析。首先需要知道有没有相关关系；有了相关关系，才可能有回归影响关系；如果没有相关关系，是不应该有回归影响关系的。因而从分析角度，应该先进行相关分析，完成相关分析后，确认有了相关分析，再进行回归分析。
有时候会出现奇怪的现象，比如：
有回归影响关系，但是却没有相关关系【此时建议以‘没有相关关系作为结论’】
负向影响关系，但却是正向相关关系【此时建议以‘有相关关系但没有回归影响关系作为结论’】
可以使用SPSSAU进行相关分析和回归分析。