期貨相關性和回歸性的區別

1. 相關分析與回歸分析有何區別與聯系

聯系：相關分析和回歸分析都是研究變數之間的關聯關系的。

區別：1、相關性分析僅僅只能研究變數之間的關聯關系，但是並不能研究變數之間的因果關

系。

例如：A和B之間存在相關關系，意味著A依賴於B同時B也依賴於A；而回歸分析則是

可以研究變數之間的因果關系，即回歸分析中有明確的起因變數也有明確的結果變

量。

例如：A變數顯著影響B變數；努力學習，成績就好，努力就是起因，成績就是結局。

2、相關性分析僅僅研究兩個變數之間的關聯關系，當有第三個變數的時候，則不能

選擇相關性分析；回歸分析則可以同時研究1個或者1個以上的起因變數（自變數）

對一個結局變數（因變數）的影響的情況。

接下來用圖形簡單說明回歸分析和相關性分析的區別和聯系：

同樣是height和weight，如果選擇相關性分析，那麼只能得出height和weight之間的相關系數為0.625，意味著height和weight之間顯著正相關，即height和weight同升同降；如果選擇線性回歸分析，則可以更進一步得出height可以顯著正向影響weight，影響系數為0.425，即height每提升1單位會直接導致weight隨之提升0.425個單位。

2. 相關系數和回歸系數的聯系和區別

一、相關系數和回歸系數的區別

1、含義不同

相關系數：是研究變數之間線性相關程度的量。

回歸系數：在回歸方程中表示自變數x 對因變數y 影響大小的參數。

2、應用不同

相關系數：說明兩變數間的相關關系。

回歸系數：說明兩變數間依存變化的數量關系。

3、單位不同

相關系數：一般用字母r表示 ，r沒有單位。

回歸系數：一般用斜率b表示，b有單位。

二、回歸系數與相關系數的聯系：

1、回歸系數大於零則相關系數大於零

2、 回歸系數小於零則相關系數小於零

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相關系數的實際應用

1、在概率論中的應用

例如：若將一枚硬幣拋n次，X表示n次試驗中出現正面的次數，Y表示n次試驗中出現反面的次數，計算ρᵪ ᵧ。

2、在企業物流中的應用

例如：新品上市一個月後，要評估出更好的實際分配方案，通過這樣的評估，可以在下一次的新產品上市使用更准確的產品分配方案，以避免由於分配而產生的積壓和斷貨。

3、在聚類分析中的應用

例如：如果有若干個樣品，每個樣品有n個特徵，則相關系數可以表示兩個樣品間的相似程度。藉此，可以對樣品的親疏遠近進行距離聚類。

3. 相關分析與回歸分析有何區別與聯系

一、相關分析與回歸分析的聯系
相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續。相關分析需要依靠回歸分析來表現變數之間數量相關的具體形式，而回歸分析則需要依靠相關分析來表現變數之間數量變化的相關程度。只有當變數之間存在高度相關時，進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義。如果在沒有對變數之間是否相關以及相關方向和程度做出正確判斷之前，就進行回歸分析，很容易造成「虛假回歸」，相關分析只研究變數之間相關的方向和程度，不能推斷變數之間相互關系的具體形式，也無法從一個變數的變化來推測另一個變數的變化情況，在具體應用過程中，只有把相關分析和回歸分析結合起來，才能達到研究和分析的目的。
二、相關分析與回歸分析的區別
1．相關分析中涉及的變數不存在自變數和因變數的劃分問題，變數之間的關系是對等的；而在回歸分析中，則必須根據研究對象的性質和研究分析的目的，對變數進行自變數和因變數的劃分。在回歸分析中，變數之間的關系是不對等的。
2．在相關分析中所有的變數都必須是隨機變數；而在回歸分析中，自變數是確定的，因變數才是隨機的，即將自變數的給定值代入回歸方程後，所得到的因變數的估計值不是唯一確定的，而會表現出一定的隨機波動性。
3．相關分析主要是通過一個指標即相關系數來反映變數之間相關程度的大小，由於變數之間是對等的，因此相關系數是唯一確定的。而在回歸分析中，對於互為因果的兩個變數 ，則有可能存在多個回歸方程。

4. 求助：相關與回歸的區別

回歸分析與相關分析的區別：
（1）相關分析所研究的兩個變數是對等關系，回歸分析所研究的兩個變數不是對等關系，必須根據研究目的確定其中的自變數、因變數。
（2）對於變數x與y來說，相關分析只能計算出一個反映兩個變數間相關密切程度的相關系數，計算中改變x和y的地位不影響相關系數的數值。回歸分析有時可以根據研究目的不同分別建立兩個不同的回歸方程。
（3）相關分析對資料的要求是，兩個變數都是隨機的，也可以是一個變數是隨機的，另一個變數是非隨機的。而回歸分析對資料的要求是，自變數是可以控制的變數（給定的變數），因變數是隨機變數。
回歸分析與相關分析的聯系：
（1）相關分析是回歸分析的基礎和前提。假若對所研究的客觀現象不進行相關分析，直接作回歸分析，則這樣建立的回歸方程往往沒有實際意義。只有通過相關分析，確定客觀現象之間確實存在數量上的依存關系，而且其關系值又不確定的條件下，再進行回歸分析，在此基礎上建立回歸方程才有實際意義。
（2）回歸分析是相關分析的深入和繼續。對所研究現象只作相關分析，僅說明現象之間具有密切的相關關系是不夠的，統計上研究現象之間具有相關關系的目的，就是要通過回歸分析，將具有依存關系的變數間的不確定的數量關系加以確定，然後由已知自變數值推算未知因變數的值，只有這樣，相關分析才具有實際意義。

5. 相關分析與回歸分析的區別和聯系是什麼

一、回歸分析和相關分析主要區別是：

1、在回歸分析中,y被稱為因變數,處在被解釋的特殊地位,而在相關分析中,x與y處於平等的地位,即研究x與y的密切程度和研究y與x的密切程度是一致的；

2、相關分析中,x與y都是隨機變數,而在回歸分析中,y是隨機變數,x可以是隨機變數,也可以是非隨機的,通常在回歸模型中,總是假定x是非隨機的；

3、相關分析的研究主要是兩個變數之間的密切程度,而回歸分析不僅可以揭示x對y的影響大小,還可以由回歸方程進行數量上的預測和控制.

二、回歸分析與相關分析的聯系：

1、回歸分析和相關分析都是研究變數間關系的統計學課題。

2、在專業上研究上：

有一定聯系的兩個變數之間是否存在直線關系以及如何求得直線回歸方程等問題,需進行直線相關分析和回歸分析。

3、從研究的目的來說：

若僅僅為了了解兩變數之間呈直線關系的密切程度和方向,宜選用線性相關分析；若僅僅為了建立由自變數推算因變數的直線回歸方程,宜選用直線回歸分析.

(5)期貨相關性和回歸性的區別擴展閱讀：

1、相關分析是研究兩個或兩個以上處於同等地位的隨機變數間的相關關系的統計分析方法。

例如，人的身高和體重之間；空氣中的相對濕度與降雨量之間的相關關系都是相關分析研究的問題。

2、回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛。

回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析

6. 簡述相關分析和回歸分析的聯系與區別

相關分析與回歸分析都是統計上研究變數之間關系的常用辦法。他們都可以斷定兩組變數具有統計相關性。相關分析中兩組變數的地位是平等的，而回歸分析兩個變數位置一般不能互換。

這兩種分析是統計上研究變數之間關系的常用辦法。

1、相同點：他們都可以斷定兩組變數具有統計相關性。

2、不同點：相關分析中兩組變數的地位是平等的，不能說一個是因，另外一個是果。或者他們只是跟另外第三個變數存在因果關系。而回歸分析可以定量地得到兩個變數之間的關系，其中一個可以看作是因，另一個看作是果。兩者位置一般不能互換。

(6)期貨相關性和回歸性的區別擴展閱讀：

回歸分析側重於研究隨機變數間的依賴關系，以便用一個變數去預測另一個變數；相關分析側重於發現隨機變數間的種種相關特性。相關分析在工農業、水文、氣象、社會經濟和生物學等方面都有應用。

在統計學中，回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

7. 回歸分析與相關分析的區別

相關分析，是看2個因素之間的相關性，也就是2個因素之間是否有關聯；
如果計算出來是1，那麼2個因素是完全正相關，如果是0，那麼說明這2個因素完全不相關，如果是負數，那麼說明2個因素是負相關。
打個比方，身高和腳的大小，相關性就會比較高一些，而身高和頭發長度，那麼基本上就是不相關的。如果我們知道一個人個子高，那麼我們可以比較有把握的認為他腳大，但不會認為他頭發長。
像俗話說，頭發長見識短，那麼在這句話裡面，頭發長度，和見識的多少就是負相關。

回歸分析也是分析不同因素之間的關系，回歸的類型很多，在多元回歸分析的時候，一般也有涉及到相關性。
比如一個產品的客戶滿意度可能來自於性能、價格、包裝、品牌等等不同的因素，那麼我們可以對這些因素進行分析，通過軟體分析之後一般會有一個項目F校驗，這個會反映每個變數對於最終結果（因變數）的相關程度。通過F校驗，我們可以把一些與結果相關性不叫弱的變數剔除。

8. 相關分析與回歸分析的聯系與區別是什麼

相關分析與回歸分析的研究目的不相同，相關分析用於描述變數之間是否存在關系，而回歸分析則是研究影響關系情況，反映一個X或者多個X對Y的影響程度。

9. 相關系數和回歸系數有什麼區別

相關系數與回歸系數：

回歸系數大於零則相關系數大於零；回歸系數小於零則相關系數小於零。（它們的取值符號相同）

回歸系數：由回歸方程求導數得到，所以，回歸系數>0，回歸方程曲線單調遞增；回歸系數<0，回歸方程曲線單調遞減；回歸系數=0，回歸方程求最值（最大值、最小值）。

回歸系數（regression coefficient）在回歸方程中表示自變數x 對因變數y 影響大小的參數。回歸系數越大表示x 對y 影響越大，正回歸系數表示y 隨x 增大而增大。

負回歸系數表示y 隨x增大而減小。例如回歸方程式Y=bX+a中，斜率b稱為回歸系數，表示X每變動一單位，平均而言，Y將變動b單位。

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相關系數r的性質：

1、￨r￨≤1；

2、當r＞0時，表明兩個變數正相關；當r＜0，表明兩個變數負相關；

3、￨r￨越接近於1，表明兩個變數的線性相關性越強；

4、￨r￨越接近於0，表明兩個變數的線性相關性越弱；

5、通常￨r￨＞0.75，認為兩個變數之間有很強的線性關系。

6、如果兩個變數有很強的線性關系，這條直線就叫回歸直線，所得的方程，就是回歸直線方程。

10. 相關分析和回歸分析有什麼不一樣

正常的，
因為pearson相關分析
是一種簡單的籠統的表示變數間相關性的數據，它不會考慮變數之間是否會存在有共線性或者相互影響。因此在能夠做其他相關分析的時候，比如有回歸分析、方差分析等，就沒有必要再看pearson相關分析的結果，而是要以回歸分析的數據為依據。
回歸分析
的回歸系數是在剔除其他變數的情況下，求出的某個自變數與因變數的凈相關，更加准確