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回归分析和独立性检验没有什么区别 回归分析是对两个变量准确关系的分析,而独立性检验是分析两个变量之间的不确定关系 回归分析研究两个变量之间的相关关系,独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验 独立性检验可以100%确定两个变量之间是否具有某种关系
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
一元线性回归预测方法是一种因果分析法 当预测对象与主要影响因素之间存在线性关系，可采用一元线性回归预测 在利用回归模型进行预测时，必须对回归系数、回归方程进行相关检验，以判定预测模型的合理性和适用性 相关检验系数的绝对值越接近1，表明其线性关系越好 一元线性回归分析的点结果比区间预测结果可信
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
二者的研究目的不同 二者的研究方法不同 相关分析能够指出变量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
该方法是对人力资源供给进行预测 此回归方程可预测人力资源的需求量但比较复杂烦琐 这一方法的关键在于找出与人力资源需求高度相关 变量的历史数据必须是全面的 一元回归分析和多元回归分析分别是回归分析法的两种情况
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
有共同的研究对象 在具体应用时相互补充 回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量相关的具体形式 相关分析需要依靠回归分析来表明现象数量变化的相关程度 只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析才有意义
先进行相关分析，有相关关系时，再进行回归分析。 先绘制散点图，有线性趋势时，再进行回归分析。 绘制散点图，有线性趋势时，作相关分析，有相关关系时，再作回归分析。 直接作回归分析。 绘制散点图，有线性趋势时，相关、回归分析一起作。
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
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
先进行相关分析，有相关关系时，再进行回归分析。 先绘制散点图，有线性趋势时，再进行回归分析。 绘制散点图，有线性趋势时，作相关分析，有相关关系时，再作回归分析。 直接作回归分析。 绘制散点图，有线性趋势时，相关、回归分析一起作。
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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