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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
一元回归分析预测法 二元回归分析预测法 多元回归分析预测法 线性回归分析预测
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
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
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
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
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
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
相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度 相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式 相关分析可以指出变量间相互关系的具体形式 回归分析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是有明显区别的
因变量个数不同 建立回归模型的计算量不同 回归分析原理不同 回归分析步骤不同
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
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
相关分析中先要明确自变量和因变量 回归分析研究变量之间相关的方向和相关的程度 相关分析能够指出变量之间相互关系的具体形式 相关分析无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况
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
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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