相关性分析和线性回归分析区别

线性回归分析和相关分析的区别 

线性回归分析和相关分析的主要区别有以下几点：

1. 研究目的：相关分析主要用来衡量两个变量之间的线性关系的密切程度，而线性回归分析则是在变量存在线性相关关系的基础上建立变量之间的线性模型。相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，而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。

2. 变量地位：在相关分析中，两个变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。而在线性回归分析中，变量有自变量和因变量之分，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。

3. 预测能力：线性回归分析可以通过回归方程进行控制和预测，而线性相关分析则无法完成。

4. 适用范围：相关系数的计算只适用于两个数值的变量都服从正态分布的情形，而在回归分析中，应变量是随机变量，自变量既可以是随机变量，也可以是给定的量。