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X与Y之间一定存在因果关系 若对此份资料作回归分析，其回归系数是正值 若对此份资料作回归分析，其回归系数是负值 表明总体相关系数p≠0 表明总体相关系数p＝0
相关分析的目的在于测度变量之间的关系密切程度，它所使用的测度工具就是相关系数 回归分析则侧重于考查变量之间的数量伴随关系并通过一定的数学表达式将这种关系描述出来 在做定量分析之前，可以用相关表和散点图来大致判断相关关系 回归分析与相关分析无直接联系 只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义
r>0，b<0 r<0，b>0 r>0，b>0 r=b r与b的符号无关
弹性是一个相对量，总是针对两个变量而言的 一般来说，两个变量之间的关系越密切，相应的弹性值就越大;两个变量越是不相关，相应的弹性值就越小 弹性分析方法的优点是简单易行，计算方便，计算成本低，需要的数据少，应用灵活广泛 弹性分析方法带有一定的局限性和片面性，但分析结果比较精准
r>0,b<0 r<0,b>0 r>0,b>0 r=b r与b的符号无关
I型回归 II型回归 积差相关 等级相关 简单相关
简单相关分析 秩相关分析 直线回归分析 方差分析 多重线性回归分析
r＞0，b＜0 r＜0，b＞0 r＞0，b＞0 r＝b r与b的符号无关
卡方分析 频数分析 单因素方差分析 简单相关系数 一元回归分析
X 与 Y 之间一定存在因果关系 若对此份资料作回归分析 ,其回归系数是正值 若对此份资料作回归分析 ,其回归系数是负值 表明总体相关系数 表明总体相关系数
相关分析的目的在于测度变量之间的关系密切程度，它所使用的测度工具就是相关系数 回归分析则侧重于考查变量之间的数量伴随关系并通过一定的数学表达式将这种关系描述出来 在做定量分析之前，可以用相关表和散点图来大致判断相关关系 回归分析与相关分析无直接联系 只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义
x是自变量，y是因变量 自变量是给定的，因变量是随机的 x与y的相关系数符号一定为正 两个变量是不对等关系 回归方程有两个
r>0，b<0 r<0，b>0 r>0，b>0 r=b r与b的符号无关
r>0,b<0 r0 r>0,b>0 r=b r与b的符号无关
X是Y的重要影响因素 X、Y两组数据有较强的因果关系 两组数据有强的相关性 目前无法得出任何结论，只有进一步进行回归分析，才能进行判断
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