人工智能入门-R语言数据分析与数据挖42

本文介绍了相关分析与回归分析的基本概念及应用。相关分析用于衡量变量间的线性依存强度,而回归分析则建立变量间数量变动的具体关系。两者在实际应用中常常结合使用。

相关分析与回归分析

ß相关分析是以相关关系为对象,研究两个或两个以上随机变量之间线性依存关系的紧密程度。通常用相关系数表示。

ß回归分析是对具有相关关系的变量之间的数量变化规律进行测定,研究某一随机变量(因变量)与其他一个或几个普通变量(自变量)之间的数量变动关系,并据此对因变量进行估计和预测的分析方法。由回归分析求出的关系式,称为回归模型。

 

联系:

是研究客观事物之间相互依存关系的两个不可分割的方面。

 

一般先进行相关分析,由相关系数的大小决定是否需要进行回归分析。 

 

区别

相关分析中,研究的是变量之间的相互依存关系,变量间的关系是并列的,对等的,不必确定哪个是自变量,哪个是因变量;回归分析中,要确定哪个是自变量,哪个是因变量。  

 

相关分析中,所涉及的变量都可以是随机变量,各自接受随机因素的影响;

 

回归分析中,自变量是可以准确测量或控制的非随机变量,因变量的取值事先不能确定,是随机变量。

 

 

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