期货相关性和回归性的区别

1. 相关分析与回归分析有何区别与联系

联系：相关分析和回归分析都是研究变量之间的关联关系的。

区别：1、相关性分析仅仅只能研究变量之间的关联关系，但是并不能研究变量之间的因果关

系。

例如：A和B之间存在相关关系，意味着A依赖于B同时B也依赖于A；而回归分析则是

可以研究变量之间的因果关系，即回归分析中有明确的起因变量也有明确的结果变

量。

例如：A变量显著影响B变量；努力学习，成绩就好，努力就是起因，成绩就是结局。

2、相关性分析仅仅研究两个变量之间的关联关系，当有第三个变量的时候，则不能

选择相关性分析；回归分析则可以同时研究1个或者1个以上的起因变量（自变量）

对一个结局变量（因变量）的影响的情况。

接下来用图形简单说明回归分析和相关性分析的区别和联系：

同样是height和weight，如果选择相关性分析，那么只能得出height和weight之间的相关系数为0.625，意味着height和weight之间显著正相关，即height和weight同升同降；如果选择线性回归分析，则可以更进一步得出height可以显著正向影响weight，影响系数为0.425，即height每提升1单位会直接导致weight随之提升0.425个单位。

2. 相关系数和回归系数的联系和区别

一、相关系数和回归系数的区别

1、含义不同

相关系数：是研究变量之间线性相关程度的量。

回归系数：在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。

2、应用不同

相关系数：说明两变量间的相关关系。

回归系数：说明两变量间依存变化的数量关系。

3、单位不同

相关系数：一般用字母r表示 ，r没有单位。

回归系数：一般用斜率b表示，b有单位。

二、回归系数与相关系数的联系：

1、回归系数大于零则相关系数大于零

2、 回归系数小于零则相关系数小于零

(2)期货相关性和回归性的区别扩展阅读

相关系数的实际应用

1、在概率论中的应用

例如：若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数，计算ρᵪ ᵧ。

2、在企业物流中的应用

例如：新品上市一个月后，要评估出更好的实际分配方案，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。

3、在聚类分析中的应用

例如：如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。

3. 相关分析与回归分析有何区别与联系

一、相关分析与回归分析的联系
相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
二、相关分析与回归分析的区别
1．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。
2．在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是唯一确定的，而会表现出一定的随机波动性。
3．相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量 ，则有可能存在多个回归方程。

4. 求助：相关与回归的区别

回归分析与相关分析的区别：
（1）相关分析所研究的两个变量是对等关系，回归分析所研究的两个变量不是对等关系，必须根据研究目的确定其中的自变量、因变量。
（2）对于变量x与y来说，相关分析只能计算出一个反映两个变量间相关密切程度的相关系数，计算中改变x和y的地位不影响相关系数的数值。回归分析有时可以根据研究目的不同分别建立两个不同的回归方程。
（3）相关分析对资料的要求是，两个变量都是随机的，也可以是一个变量是随机的，另一个变量是非随机的。而回归分析对资料的要求是，自变量是可以控制的变量（给定的变量），因变量是随机变量。
回归分析与相关分析的联系：
（1）相关分析是回归分析的基础和前提。假若对所研究的客观现象不进行相关分析，直接作回归分析，则这样建立的回归方程往往没有实际意义。只有通过相关分析，确定客观现象之间确实存在数量上的依存关系，而且其关系值又不确定的条件下，再进行回归分析，在此基础上建立回归方程才有实际意义。
（2）回归分析是相关分析的深入和继续。对所研究现象只作相关分析，仅说明现象之间具有密切的相关关系是不够的，统计上研究现象之间具有相关关系的目的，就是要通过回归分析，将具有依存关系的变量间的不确定的数量关系加以确定，然后由已知自变量值推算未知因变量的值，只有这样，相关分析才具有实际意义。

5. 相关分析与回归分析的区别和联系是什么

一、回归分析和相关分析主要区别是：

1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；

2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的；

3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.

二、回归分析与相关分析的联系：

1、回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。

2、在专业上研究上：

有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关分析和回归分析。

3、从研究的目的来说：

若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向,宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程,宜选用直线回归分析.

(5)期货相关性和回归性的区别扩展阅读：

1、相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。

例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。

2、回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛。

回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析

6. 简述相关分析和回归分析的联系与区别

相关分析与回归分析都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量具有统计相关性。相关分析中两组变量的地位是平等的，而回归分析两个变量位置一般不能互换。

这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。

1、相同点：他们都可以断定两组变量具有统计相关性。

2、不同点：相关分析中两组变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。两者位置一般不能互换。

(6)期货相关性和回归性的区别扩展阅读：

回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性。相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。

在统计学中，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

7. 回归分析与相关分析的区别

相关分析，是看2个因素之间的相关性，也就是2个因素之间是否有关联；
如果计算出来是1，那么2个因素是完全正相关，如果是0，那么说明这2个因素完全不相关，如果是负数，那么说明2个因素是负相关。
打个比方，身高和脚的大小，相关性就会比较高一些，而身高和头发长度，那么基本上就是不相关的。如果我们知道一个人个子高，那么我们可以比较有把握的认为他脚大，但不会认为他头发长。
像俗话说，头发长见识短，那么在这句话里面，头发长度，和见识的多少就是负相关。

回归分析也是分析不同因素之间的关系，回归的类型很多，在多元回归分析的时候，一般也有涉及到相关性。
比如一个产品的客户满意度可能来自于性能、价格、包装、品牌等等不同的因素，那么我们可以对这些因素进行分析，通过软件分析之后一般会有一个项目F校验，这个会反映每个变量对于最终结果（因变量）的相关程度。通过F校验，我们可以把一些与结果相关性不叫弱的变量剔除。

8. 相关分析与回归分析的联系与区别是什么

相关分析与回归分析的研究目的不相同，相关分析用于描述变量之间是否存在关系，而回归分析则是研究影响关系情况，反映一个X或者多个X对Y的影响程度。

9. 相关系数和回归系数有什么区别

相关系数与回归系数：

回归系数大于零则相关系数大于零；回归系数小于零则相关系数小于零。（它们的取值符号相同）

回归系数：由回归方程求导数得到，所以，回归系数>0，回归方程曲线单调递增；回归系数<0，回归方程曲线单调递减；回归系数=0，回归方程求最值（最大值、最小值）。

回归系数（regression coefficient）在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大。

负回归系数表示y 随x增大而减小。例如回归方程式Y=bX+a中，斜率b称为回归系数，表示X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。

(9)期货相关性和回归性的区别扩展阅读

相关系数r的性质：

1、￨r￨≤1；

2、当r＞0时，表明两个变量正相关；当r＜0，表明两个变量负相关；

3、￨r￨越接近于1，表明两个变量的线性相关性越强；

4、￨r￨越接近于0，表明两个变量的线性相关性越弱；

5、通常￨r￨＞0.75，认为两个变量之间有很强的线性关系。

6、如果两个变量有很强的线性关系，这条直线就叫回归直线，所得的方程，就是回归直线方程。

10. 相关分析和回归分析有什么不一样

正常的，
因为pearson相关分析
是一种简单的笼统的表示变量间相关性的数据，它不会考虑变量之间是否会存在有共线性或者相互影响。因此在能够做其他相关分析的时候，比如有回归分析、方差分析等，就没有必要再看pearson相关分析的结果，而是要以回归分析的数据为依据。
回归分析
的回归系数是在剔除其他变量的情况下，求出的某个自变量与因变量的净相关，更加准确