相关分析和回归分析虽然都是研究两个或两个以上变量之间的关系，但二者之间既有区别又有联系。首先，二者的研究目的不同。前者主要研究变量之间是否存在线性关系以及这种关系的强弱程度，而后者则是在前者的基础上进一步研究变量之间的联系方式，以便在给定一个或几个变量值的条件下预测或控制另一个变量的值。因此，相关分析中的变量之间的关系是对等的，而回归分析中的变量间的地位是不对等的。在进行回归分析时，必须明确变量间的依赖关系，即哪个变量依赖于哪个或哪些变量。一般把说明或解释另一个变量的变量称为解释变量，用x表示；而作为被说明或被解释的变量称为被解释变量，用y表示。其次，两者的假设条件不同。相关分析假设研究的两个变量都是随机的。事实上，只要有一个变量是确定性的，则相关系数一定为零。而回归分析一般都假设解释变量是确定性的，在重复抽样中取固定的值；被解释变量是随机的，它有一个概率分布。回归分析的目的就是要通过给定解释变量的值来预测或控制被解释变量的总体均值或个别值。是不是说的有点多，请看这里条目式区别~回归分析和相关分析主要区别是：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.然而相关分析与回归分析之间又有着密切的联系。首先，在进行回归分析之前，一般要确定变量之间的线性关系是否密切，这就要依赖相关分析。其次，变量之间的相关系数与回归分析中的拟合程度也存在一定关系，这在后面的分析中将会看到。回归分析与相关分析的联系：1、回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。2、在专业上研究上：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,需进行直线相关分析和回归分析。3、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.值得注意的是，回归分析所研究的变量之间的依赖关系通常是一种经验关系，而并不一定包含因果关系。换句话说，变量之间因果关系的确立只能来自其他学科的理论根据，而非回归分析所能解决的。}

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展开全部相关分析和回归分析的区别：自变量和因变量不同；相关分析和回归分析的联系：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。【区别】相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。因此，在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是唯一确定的，而会表现出一定的随机波动性。相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量（如人的身高与体重，商品的价格与需求量），则有可能存在多个回归方程。【联系】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。相关分析的方法相对于问题或研究主题，相关分析是一种对两个或多个变量之间关系的统计方法。相关性分析可以用来识别出变量之间的相互依存性以及它们之间的关系强度和方向。常用的相关分析方法有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数等。这些方法基本上都是通过测量两个变量之间的线性关系及其关联程度来实现的，其值范围一般在-1到1之间，其中-1表示完全的负相关，1表示完全正相关，0表示没有关联。此外，使用相关分析可探究影响变量之间相关性的不同因素以及分析不同方面的影响，并通过相关分析结果进行数据解释和预测。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。已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
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一、回归分析和相关分析主要区别是：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.二、回归分析与相关分析的联系：1、回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。2、在专业上研究上：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,需进行直线相关分析和回归分析。3、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.扩展资料：1、相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。2、回归分析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参考资料：百度百科－回归分析百度百科－相关分析
区别：
回归和相关都是研究两个变量相互关系的分析方法。相关分析研究两个变量之间相关的方向和相关的密切程度。但是相关分析不能指出两变量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关系。回归方程则是通过一定的数学方程来反映变量之间相互关系的具体形式，以便从一个已知量来推测另一个未知量。为估算预测提供一个重要的方法。具体区别有：1.相关分析中，变量 x 变量 y 处于平等的地位；回归分析中，变量 y 称为因变量，处在被解释的地位，x 称为自变量，用于预测因变量的变化；2.相关分析中所涉及的变量 x 和 y 都是随机变量；回归分析中，因变量 y 是随机变量，自变量 x 可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量；3.相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度；回归分析不仅可以揭示变量 x 对变量 y 的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制； 4.对两个变量x与y来说，相关分析中只能计算出一个相关系数；而回归分析中有时可以根据研究目的的不同建立两个不同的回归方程。联系： 相关分析与回归分析是广义相关分析的两个阶段,两者有着密切的联系
1.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”。2.由于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
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