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相关分析研究变量之间的相关方向和相关程度 相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，而回归分析却可以 回归分析是研究变量之间相互关系的具体形式 相关分析和回归分析之间在研究目的和方法上没有明显的区别
回归模型的设定必须满足一定的假定条件 在回归模型满足经典假设时，用最小二乘法得到的结果是无偏且有效的 应该用回归模型，可以进行预测 如果所得到的回归模型存在多重共线性等问题时，不可以用该模型进行预测。
相关分析研究变量间相关的方向和相关程度 相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化 回归分析研究变量间相互关系的具体形式 相关分析和回归分析在研究方法和研究目的上有明显区别 相关分析中先要明确自变量和因变量
散点图中所有的实测点都排列在一条回归线上 决定系数即是r2 Y的总变异中有4％可以由X的变化来解释 相关系数｜r｜=0.2 回归贡献相对较小
账户分析法比较粗糙且带有主观判断 合同确认法要配合账户分析法使用 高低点法可以用来测算新产品的成本 回归分析法是最完备的成本测算方法
回归分析预测法可计算置信区间 回归分析预测法一般精确度较高 平滑分析预测法一般精确度较高 平滑分析预测法无法计算置信区间
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量y之间线性关系的数学方程 判定系数r2(上标)表明指标变量之间的依存程度，r2(上标)越大，表明依存度越大 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
回归分析前应绘制散点图 回归方程可用来描述两定量变量间数量依存变化的关系 对回归系数假设检验的P能够反映自变量对应变量数量上的影响大小 满足各观测值独立、应变量与自变量关系为线性、误差服从正态分布的资料才能应用于回归分析 直线回归用于预测时，自变量一般不应超出样本实测值的取值范围
相关分析研究变量间相关的方向和相关程度 相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化 回归分析研究变量间相互关系的具体形式 相关分析和回归分析在研究方法和研究目的上有明显区别 相关分析中需要明确自变量和因变量
回归分析法又称延伸预测法 回归分析法是类推预测法的一种 回归分析法适用于短期和中长期的数据预测 回归分析法要求市场变量之间存在线性关系
回归分析预测法是预测资金需要量的方法之一 回归分析预测法是假定资金需要量与销售量之间存在线性关系 回归直线方程的参数是通过最小二乘法来确定的 回归分析法的预测模型为：y＝ax2－bx+c
散点图中所有的实测点都排列在一条回归线上 决定系数即是r
Y的总变异中有4％可以由X的变化来解释 相关系数｜r｜=0．2 回归贡献相对较小
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程 判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越大 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
平滑分析比时间回归分析的精度高 平滑分析法不能计算置信区间 平滑分析的平滑系数来自于经验公式，不很严格 平滑分析只能用于中短期预测
相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，而回归分析却可以 回归分析是研究变量之间相互关系的具体形式 相关分析研究变量之间相关方向和相关程度 相关分析和回归分析之间在研究目的和方法上没有明显的区别
在回归分析中，若变量间的关系是非确定性关系，则因变量不能由自变量唯一确定 相关系数可以是正的也可以是负的 回归分析中，如果R.2＝1，说明变量x与y之间是完全线性相关 样本相关系数r∈(－∞，＋∞)
回归分析的回归系数来自于数学推导，相当严格 回归分析只能用于因果关系分析 回归分析法和平滑分析法都不能计算置信区间 回归分析法对近期数据的适应能力比较差
回归分析预测法可计算置信区间 回归分析预测法一般精确度较高 平滑分析预测法一般精确度较高 平滑分析预测法可计算置信区间
相关分析研究变量间相关的方向和相关程度 相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化 回归分析研究变量间相互关系的具体形式 相关分析和回归分析在研究方法和研究目的上有明显区别 相关分析中需要明确自变量和因变量
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