试述相关与回归的区别与联系
题目
试述相关与回归的区别与联系
相似考题
参考答案和解析
正确答案：
相关与回归分析之间的区别
一是两者研究的目的不同。相关分析是分析变量之间关系密切的程度和方向；回归分析是分析变量之间数量变动的形式.
二是研究的方法不同。前者可以用散点图定性表示，或者用相关系数定量表示，后者是用回归方程表示的。
三是结果不同。前者两个变量只能计算一个相关系数；后者则一个是自变量，一个是因变量。可能有两个回归方程，如果两个变量互为因果。当然也可能只有一个方程。
四是变量的地位不同。前者认为两个都是随机的。后者认为自变量是确定的，因变量是随机的。
它们的联系在于：有共同的研究对象，是相同的变量成事的。二是两者互补的。前者是后者的基础，后者是前者的进一步拓展。
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第1题：
简述相关分析与回归分析的区别联系。
就一般意义而言，相关分析包括相关分析和回归分析两方面的内容，因为它们都是研究变量间的相互关系的方法。但就具体方法而言，二者又有明显区别：
【1】相关分析中的相关系数只能观察相关关系的密切程度和方向，但不能指出两个变量间相关的具体形式，无法从一个变量的变化推测另—个变量的变化情况；回归分析则是用数学方程来反映变量之间相互关系的具体形式，可以从一个已知量的变化来推测另一未知量，为估计预测提供一个重要的方法。
【2】相关分析既可以研究因果关系的现象也可以研究共变关系的现象，不区分自变量和因变量，而回归分析则是研究变量间因果关系的，必须明确自变量和因变量。
【3】计算相关系数的两个变量是对等的，相关系数只有一个；而在回归分析中，只能由自变量来估计因变量，不允许由因变量来推测自变量；
【4】相关分析中两变量都是随机变量；而在回归分析中，因变量是随机的，自变量是给定的。对于无明显因果关系的相关变量，可以先将某个因素确定为自变量来估计因变量的数值，需要时再将另一变量确定为自变量，估计因变量的数值，但绝不能用一个回归方程进行逆推。
相关分析和回归分析的关系是：相关分析需要回归分析来表明变量间数量关系的具体形式，而回归分析应建立在相关分析的基础上。依靠相关分析表明现象的数量变化具有密切相关，进行回归分析求其相关的具体形式才有意义。
略 -
第2题：
试述能力与知识、技能的区别与联系。
正确答案: 能力是直接影响活动效率并保证人顺利完成某种活动所必备的心理特征。 知识是人类社会发展的经验总结和概括。
技能是人们通过练习获得的动作方式和动作系统，主要表现为动作执行的经验。
能力与知识、技能之间是辨证统一的关系，它们既有区别，又有联系，既相互促进又彼此制约。能力与知识、技能的区别表现在五个方面。
第一，能力与知识、技能的含义不同，它们分属于不同的范畴。
第二，能力与知识、技能在来源上有区别，个体知识、技能完全是后天的；能力则除了要受后天的环境教育等因素的影响外，还要受个体先天遗传因素的影响。 第
三，知识和技能是随着一个人不断学习和实践而日益增长和积累的，能力在人的一生中则是逐渐形成、发展和相对衰退或者停滞的过程。
第四，从迁移的特点来看，知识和技能的迁移范围相对较窄，它们只能在类似的活动、行为或情境中发生迁移；而能力则有广泛的迁移范围，可以在很多场合（即使它们并不很相似）发生作用。
第五，与能力的发展相比，知识与技能的掌握更快一些。 -
第3题：
总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
正确答案: 主要区别：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互
关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。②建立模型的不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。 主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模
型，目的是用来估计总体回归模型。 -
第4题：
相关分析与回归分析的区别与联系是什么？
正确答案: 相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法，相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。但它们在研究目的和对变量的处理上有明显区别。它们均是统计方法，不能揭示现象之间的本质关系。 -
第5题：
简述相关与回归的区别与联系。
正确答案:区别：
意义：相关反映两变量的相互关系，即在两个变量中，任何一个的变化都会引起另一个的变化，是一种双向变化的关系。回归是反映两个变量的依存关系，一个变量的改变会引起另一个变量的变化，是一种单向的关系。
应用：研究两个变量的相互关系用相关分析。研究两个变量的依存关系用回归分析。
研究性质：相关是对两个变量之间的关系进行描述，看两个变量是否有关，关系是否密切，关系的性质是什么，是正相关还是负相关。回归是对两个变量做定量描述，研究两个变量的数量关系，已知一个变量值可以预测出另一个变量值，可以得到定量结果。
相关系数r与回归系数b：r与b的绝对值反映的意义不同。r的绝对值越大，散点图中的点越趋向于一条直线，表明两变量的关系越密切，相关程度越高。b的绝对值越大，回归直线越陡，说明当X变化一个单位时，Y的平均变化就越大。反之也是一样。
联系：r与b值可相互换算；r与b正负号一致；r与b的假设检验等价；回归可解释相关。相关系数的平方r2（又称决定系数）是回归平方和与总的离均差平方和之比，故回归平方和是引入相关变量后总平方和减少的部分。 -
第6题：
I型回归和II型回归的区别与联系？
正确答案: 前者要求Y为随机变量，服从正态分布，X可人为取值；后者X，Y均为随机变量，均服从正态分布 -
第7题：
回归系数与相关系数有何区别和联系？
正确答案: 区别：
（1）资料要求上，进行直线回归分析的两变量，若x是可精确测量和严格控制的变量，则对应于每个x和y值要求服从正态分布；若x、y都是随机变量，则要求x、y服从双变量正态分布。直线相关分析只适用于双变量正态分布资料。
（2）应用上，说明两变量线性依存的数量关系用回归，说明两变量的相关关系用相关。
（3）回归系数的取值范围为（-∞，+∞），相关系数的取值范围为[-1，+1]. （4）回归系数有单位，相关系数无单位。
联系：
（1）对同一双变量资料，回归系数b与相关系数r的正负号一致。b小于0时，r大于0，均表示两变量x、y同向变化；b小于0时，r小于0，均表示两变量x、y反向变化。
（2）回归系数b与相关系数r的假设检验等价。即对同一双变量资料，tb等于tr。由于相关系数r的假设检验较回归系数b的假设检验简单，故在实际应用中，常以r的假设检验代替b的假设检验。 -
第8题：
试述资本经营与商品经营的区别与联系。
正确答案:（一）商品经营与资本经营的联系：
（1）商品经营是资本经营的基础，资本经营是商品经营的强大推动力。
（2）资本经营并不排斥商品经营，也不替代商品经营。
（3）按照资本经营原则进行商品经营，指将资本经营原则引入企业经营机制之中
（二）商品经营与资本经营的区别：
（1）经营者角色方面；商品经营由经营者运作，资本经营由出资人及其代理人运作
（2）经营对象方面；商品经营的对象是具体商品或服务，资本经营对象是法人资本
（3）在面向市场方面；商品经营者面向商品市场，资本经营者不仅面向商品市场，而且面向资本、产权交易等市场。
（4）在经营目的方面；商品经营者在于产品销售利润，其资产状况可能是增值的，也可能是贬值的，着眼于产品结构的调整；资本经营者在于资本保值增值，着眼于产品结构调整，对企业实施战略性改组。
（5）在经营方式方面：商品经营者经营方式是产品销售，资本经营者则是通过存量资产的流动和重组，具体表现为收购、划转、兼并、合并、股权置换、分立、出售、股份改造等方式 -
第9题：
问答题总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。正确答案： 主要区别：
①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。
②建立模型的不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。
③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。
主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题相关分析与回归分析的区别与联系？正确答案： 联系；相关分析要依靠回归分析来表现现象数量相关的具体形式。
回归分析必须依靠相关关系来表明变量之间的密切程度。
区别；
①相关分析是用一个指标表明现象间依存关系的密切程度，回归分析是根据相关关系的具体形态选择一个适合的数学模型，来近似地表达变量的平均变化关系。
②相关分析中没有自变量因变量，而回归分析中必须确定自变量和因变量。
③相关分析中的每一个变量都是随机的，回归分析中自变量是一般变量，因变量是随机变量。
④相关分析没有预测功能而回归分析有。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题相关分析与回归分析的区别与联系是什么？正确答案： 相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法，相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。但它们在研究目的和对变量的处理上有明显区别。它们均是统计方法，不能揭示现象之间的本质关系。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题回归分析与相关分析的联系与区别是什么？正确答案： 联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。区别有a.在回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。在相关分析中，变量x和变量y处于平等的地位，即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。而在回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。解析： 暂无解析 -
第13题：
述相关分析与回归分析的区别。
正确答案: （1）进行相关分析时可以不分两个变量的关系是因果关系还是共变关系，不必区分哪个是自变量，哪个是因变量，而回归分析必须区分自变量和因变量。
（2）计算相关系数的两个变量都是随机变量，而回归分析中的两个变量只有因变量是随机变量，而自变量是可以控制的量。
（3）计算相关系数的两个变量是对等的，而回归分析时，对一种没有明显因果关系的两个变量，可以求得两个回归方程，一个为y倚x的回归，另一个是x倚y的回归。 -
第14题：
试述气质与性格的区别与联系。
正确答案: （1）气质与性格的区别。首先，从起源上看，气质更多地受个体高级神经活动 类型的影响，主要是先天的；而性格是后天形成的，在个体生命开始时是无性格可言的，它是个体在活动中与社会环境相互作用的产物，反映了人的社会性。其次，从可塑性上看，气质的变化较慢，可塑性较小；而性格的可塑性较大，环境对性格的塑造是明显的，即使是已经形成的性格，改变也要容易些。最后，气质没有好坏之分，性格有好坏之分。
（2）气质与性格的联系。性格与气质的联系是密切而又复杂的。相同气质类型的人可能形成不同的性格特征；性格特征相似的人可能气质类型不同。具体地说，二者的联系有以下三种情况。首先，气质使性格具有某种独特的色彩和表现形式。譬如：具有勤劳性格特征的人，多血质的人表现为情绪饱满、精力充沛；黏液质的人表现为操作精细、踏实肯干。其次，气质会影响性格形成与发展的速度。最后，性格会在一定程度上掩盖或改造气质，使之符合社会实践的要求。
【答案二；
性格与气质的关系十分密切，在日常生活中，人们往往容易混淆这两个概念的含义，有时把某些性格特征说成是气质，有时又把某些气质特征说成是性格。其实，性格与气质既有区别又有联系。 性格与气质的区别
首先，从起源上看，气质更多地受个体高级神经活动类型的影响，主要是先天的；而性格是后天形成的，在个体生命开始时是无性格可言的，它是个体在活动中与社会环境相互作用的产物，反映了人的社会性。
其次，从可塑性上看，气质的变化较慢，可塑性较小；而性格的可塑性较大，环境对性格的塑造是明显的，即使是已经形成的性格，改变也要容易些。
第三，气质仅影响个体行为的动力特征，如速度、强度、灵活性等，与行为的内容无关，因此，气质无好坏善恶之分；性格则涉及行为的内容，表现个体与环境的关系，如有的人乐于助人，有的人自私自利等，因而性格有好坏善恶之分。 性格与气质的联系
性格与气质的联系是密切而又复杂的。相同气质类型的人可能形成不同的性格特征；性格特征相似的人可能气质类型不同。具体地说，二者的联系有以下三种情况：
首先，气质使性格具有某种独特的色彩或表现形式。例如，同是勤劳的性格特征，多血质的人表现出的是精神饱满，精力充沛；粘液质的人则会表现的踏实肯干，认真仔细；同是友善的性格特征，胆汁质的人表现为热情豪爽，抑郁质的人表现出温柔细心。
其次，气质会影响性格形成与发展的速度。例如，同样形成自制力这种性格特征，抑郁质的人就比较容易，而胆汁质的人往往需要经过极大的克制和艰苦努力，形成之后也不够稳定。 第三，性格会在一定程度上掩盖或改造气质，使之符合社会实践的要求。例如，从事精细操作的外科医生应该具有沉着冷静的性格特征，这种要求在职业训练中有可能掩盖或改造胆汁质者容易冲动和急躁的气质特征。】 -
第15题：
相关分析与回归分析的区别与关系。
正确答案: 相关分析与回归分析既有联系又有区别。首先，两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。其次，两者间又有明显的区别。相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中饰对称的，而且都是随机变量；
回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量与被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次，相关分析只关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化。 -
第16题：
直线相关分析与直线回归分析的联系表现为（）。
- A、相关分析是回归分析的基础
- B、回归分析是相关分析的基础
- C、相关分析是回归分析的深入
- D、相关分析与回归分析互为条件
正确答案:A -
第17题：
Ⅰ型回归和Ⅱ型回归的区别与联系？
正确答案: 前者要求Y为随机变量，服从正态分布，X可人为取值；后者X，Y均为随机变量，均服从正态分布。 -
第18题：
直线回归与相关有何区别和联系？
正确答案: 1、区别： ①在资料要求上，回归要求因变量y 服从正态分布，自变量x是可以精确测量和严格控制的变量，一般称为Ⅰ型回归；相关要求两个变量x、y服从双变量正态分布。这种资料若进行回归分析称为Ⅱ型回归。②在应用上，说明两变量间依存变化的数量关系用回归，说明变量间的相关关系用相关。
2、联系： ①对一组数据若同时计算r与b，则它们的正负号是一致的；②r与b的假设检验是等价的，即对同一样本，二者的t值相等。③可用回归解释相关。 -
第19题：
试述情绪、情感的区别与联系。
正确答案:首先，情绪是与有机体的生理需要能否得到满足相联系的体验。情感则是与人的社会需要相联系的复杂而高级的体验。
其次，情绪是不断变化的一时的状态，带有情境性、易变性。引起情绪的情境一改变，情绪很快就会消失。情感是对事物的稳定态度的反映，具有稳定性、持久性。
最后，情绪往往是由事物的表面现象引起的，常常带有冲动性、爆发性，并伴有明显的机体生理变化和外显行为。情感则是与人对事物的深刻认识相联系并且受世界观和价值观的制约，因此更加深刻、含蓄、稳定而持久。
情绪情感的区别是相对的，它们属于同一性质的心理活动，因此有着密切的联系。一方面，情绪是情感的外在表现，离开具体的情绪表现，人的情感就无从表达。另一方面，情绪的变化受情感的倾向性深刻性制约。 -
第20题：
相关分析和回归分析的联系和区别？
正确答案: 这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。
相同点：他们都可以断定两组变量具有统计相关性。
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。 -
第21题：
问答题简述相关分析与回归分析的区别联系。正确答案： 就一般意义而言，相关分析包括相关分析和回归分析两方面的内容，因为它们都是研究变量间的相互关系的方法。但就具体方法而言，二者又有明显区别：
【1】相关分析中的相关系数只能观察相关关系的密切程度和方向，但不能指出两个变量间相关的具体形式，无法从一个变量的变化推测另—个变量的变化情况；回归分析则是用数学方程来反映变量之间相互关系的具体形式，可以从一个已知量的变化来推测另一未知量，为估计预测提供一个重要的方法。
【2】相关分析既可以研究因果关系的现象也可以研究共变关系的现象，不区分自变量和因变量，而回归分析则是研究变量间因果关系的，必须明确自变量和因变量。
【3】计算相关系数的两个变量是对等的，相关系数只有一个；而在回归分析中，只能由自变量来估计因变量，不允许由因变量来推测自变量；
【4】相关分析中两变量都是随机变量；而在回归分析中，因变量是随机的，自变量是给定的。对于无明显因果关系的相关变量，可以先将某个因素确定为自变量来估计因变量的数值，需要时再将另一变量确定为自变量，估计因变量的数值，但绝不能用一个回归方程进行逆推。
相关分析和回归分析的关系是：相关分析需要回归分析来表明变量间数量关系的具体形式，而回归分析应建立在相关分析的基础上。依靠相关分析表明现象的数量变化具有密切相关，进行回归分析求其相关的具体形式才有意义。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题直线回归与相关有何区别和联系？正确答案： 1、区别： ①在资料要求上，回归要求因变量y 服从正态分布，自变量x是可以精确测量和严格控制的变量，一般称为Ⅰ型回归；相关要求两个变量x、y服从双变量正态分布。这种资料若进行回归分析称为Ⅱ型回归。②在应用上，说明两变量间依存变化的数量关系用回归，说明变量间的相关关系用相关。
2、联系： ①对一组数据若同时计算r与b，则它们的正负号是一致的；②r与b的假设检验是等价的，即对同一样本，二者的t值相等。③可用回归解释相关。解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题回归系数与相关系数有何区别和联系？正确答案： 区别：
（1）资料要求上，进行直线回归分析的两变量，若x是可精确测量和严格控制的变量，则对应于每个x和y值要求服从正态分布；若x、y都是随机变量，则要求x、y服从双变量正态分布。直线相关分析只适用于双变量正态分布资料。
（2）应用上，说明两变量线性依存的数量关系用回归，说明两变量的相关关系用相关。
（3）回归系数的取值范围为（-∞，+∞），相关系数的取值范围为[-1，+1]. （4）回归系数有单位，相关系数无单位。
联系：
（1）对同一双变量资料，回归系数b与相关系数r的正负号一致。b小于0时，r大于0，均表示两变量x、y同向变化；b小于0时，r小于0，均表示两变量x、y反向变化。
（2）回归系数b与相关系数r的假设检验等价。即对同一双变量资料，tb等于tr。由于相关系数r的假设检验较回归系数b的假设检验简单，故在实际应用中，常以r的假设检验代替b的假设检验。解析： 暂无解析