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自变量间有较高的相关性 自变量与y间具有较高的相关性 各偏回归系数相同 y与各自变量的相关系数相同 y关于各自变量的回归直线相互重叠
都是随机变量； 都是自变量； x是随机变量，y是自变量； x是自变量，y是随机变量；。
在两个变量中须确定自变量和因变量 回归系数只能取正值 回归系数和相关系数的符号是一致的 要求两个变量都是随机的 要求因变量是随机的，而自变量是给定的
确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定影响待估计现象的主要因素→确定需估计推断的现象→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→设定回归模型→判定自变量与各因变量之间关系→对回归模型进行检验→求解回归参数→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→对回归模型进行检验→判定自变量与各因变量之间关系→求解回归参数→设定回归模型→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断
在相关分析中，相关的两变量都不是随机的 在回归分析中，自变量是随机的，因变量不是随机的 在回归分析中，因变量和自变量都是随机的 在相关分析中，相关的两变量都是随机的
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
自变量是给定的，因变量是随机的 两个变量都是随机的 两个变量都是非随机的 因变量是给定的，自变量是随机的
回归分析可用于估计和预测 回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测 回归分析是相关分析的基础 相关分析是研究变量之间的相互依存关系和密切程度
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
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∈(－∞，＋∞)
同一个问题 有联系但意义不同的问题 一般情况不是相同的问题 是否相同，视两相关变量的具体内容而定
自变量是给定的，因变量是随机的 两个变量都是随机的 两个变量都是非随机的 因变量是给定的，自变量是随机的
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
相关的两个变量都是随机的， 而回归分析中自变量是给定的数值， 因变量是随机的 回归分析中的两个变量都是随机的， 而相关中的自变量是给定的数值， 因变量是随机的 相关系数有正负号， 而回归系数只能取正值 相关的两个变量是对等关系， 而回归分析中的两个变量不是对等关系 相关分析中根据两个变量只能计算出一个相关系数， 而回归分析中根据两个变量只能配合一个回归方程
3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检 验的P-Value都大于0.05的情况 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。 ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。
两变量无因果关系，以变异较小者为X 两变量无因果关系，以变异较大者为X 两变量有因果关系，以"果"者为X 两变量中任意确定一变量为X 以上都不对
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
据同一资料，相关系数只能计算一个 据同一资料，相关系数可以计算两个 据同一资料，回归方程只能配合一个 据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个 回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关
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