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两个变量之间相关关系的密切程度 两个变量之间相关关系的方向 当自变量增减一个单位时，因变量平均增减的量 当因变量增减一个单位时，自变量平均增减的量 回归模型的拟合优度
两个变量之间相关关系的密切程度 两个变量之间相关关系的方向 当自变量增减一个单位时，因变量平均增减的量 回归分析中保持不变的量 当因变量增减一个单位时，自变量平均增减的量
回归分析可用于估计和预测 相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度 回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 相关分析需区分自变量和因变量 相关分析是回归分析的基础
根据自变量的个数分为一元回归分析预测法、二元回归分析预测法和多元回归分析预测法 根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测 根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型 根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
回归分析可用于估计或预测 相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度 回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 相关分析需区分自变量和因变量 相关分析是回归分析的基础
必须确定自变量和因变量，即自变量是给定的，因变量是随机的 回归系数既可以是正值，也可以是负值 一个回归方程既可以由自变量推算因变量的估计值，也可以由因变量的值计算自变量的值 两个变量都是随机的 两个变量存在线性相关关系，而且相关程度显著
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∈(－∞，＋∞)
两个或两个以上的自变量彼此相关 两个或者两个以上的自变量彼此无关 因变量与一个自变量相关 因变量与两个或者两个以上的自变量相关
剩余离差平方和 总离差平方和 回归离差平方和 方差
自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关 自变量应具有完整的统计数据，其预测值比较容易确定 模型中有且只有一个自变量 自变量之间具有一定的互斥性
自变量的个数 自变量的结构 因变量的个数 因变量结构
自变量是可控制量，因变量是随机的 两个变量不是对等的关系 利用一个回归方程，两个变量可以互相推算 根据回归系数可判定相关的方向 对于没有明显因果关系的两个线性相关变量可求得两个回归方程
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