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一、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62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333365666238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。因此，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。

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。

二、相关分析与回归分析的联系

1、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。

2、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。

3、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。

4、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”。

扩展资料：

简单线性回归分析是对两个具有线性关系的变量，研究其相关性，配合线性回归方程，并根据自变量的变动来推算和预测因变量平均发展趋势的方法。

回归分析(Regression analysis)通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化

回归的种类：

回归按照自变量的个数划分为一元回归和多元回归。只有一个自变量的回归叫一元回归，有两个或两个以上自变量的回归叫多元回归。

按照回归曲线的形态划分，有线性(直线)回归和非线性(曲线)回归。