【摘要】相关分析和回归分析是数理统计中两种重要的统计分析方法，在实际生活中应用非常广泛。两种方法从本质上来讲有许多共同点，均是对具有相关关系的变量，从数据内在逻辑分析变量之间的联系，但同时二者存在不同。相关分析可以说是回归分析的基础和前提，而回归分析则是相关分析的深入和继续。当两个或两个以上的变量之间存在高度的相关关系时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。从本质分析了相关分析和回归分析，并比较两种之间的异同，结合生活中的例子，进一步讨论了利用相关分析和回归分析的前提并得出相关结论。【关键词】数理统计 相关性 相关分析 回归分析一、相关关系与相关分析1.相关关系在数理统计学中，回归分析与相关分析是两种常用的统计方法，可以用来解决许多生产实践中的问题，虽然二者之间关系密切，但在具体原理和应用上面有许多不同。首先从总体来说，两者均是对具有相关性的变量或具有联系的标志进行分析，可以借助函数和图像等方法。当一个变量固定，同时另一个变量也有固定值与其相对应，这是一种一一对应的关系，也叫做函数关系。而当一个变量固定，同时与之相对应的变量值并不固定，但是却按照某种规律在一定范围内分布，这两者之间的关系即为相关关系。这里函数关系与相
哪里的MM啊，这个原始数据还是你编吧,,没有数据我很难做的按照统计分析做数据是很有难度的啊,,我觉得数据还是你自己弄好好了,最好是真实的,比较好。估计比编花的时间还要少...对哦,数据弄好了,如果会用EXCEL的话自己弄,弄不好我帮你弄弄看.
问题一：在做回归分析之前为什么要做相关性检验。明明作了相关性检验之后不管结果如何都要全做回归分析的啊。 相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性，当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。 如果相关分析时各自变量跟因变量之间没有相关性 ，就没有必要再做回归分析 如果有一定的相关性了，然后再通过回归分析进一步验证他们之间的准确关系 同时 唬关分析还有一个目的，可以查看一下 自变量之间的共线性程度如何，如果自变量间的相关性非常大，可能表示存在共线性 问题二：相关性分析后为什么还要进行回归分析 相关分析只是粗略得到了两个变量的关联程度或者说共变异程度，只检验的变量间关系的强度，但没涉及变量间具体影响关系或者路径的检验，通常只被视为是一种描述性的分析。比如我们得到收入和能力的相关，这说明二者有关联，但究竟是能力影响收入，还是反过来，相关分析是不检验这个的。 回归可以同时用于检验变量间关系的强度和方向。而且回归还有个好处是但凡进入回归方程的变量，就可以视为是对该变量的效应有所控制，所以回归得到的变量关系时控制了其他无关变量之后的，得到的变量关系要比相关分析更为准确。 问题三：相关性分析要分年做吗 不一定，很多软件，spss做简单 统计专业研究生工作室为您服务 问题四：相关性分析要分年做吗？ 不需要分年做，直接做就可以了。相关分析最少不能少于两个数据，当然数据越多越好。 问题五：SPSS做pearson相关性分析，必须是两个变量相互影响吗 不是说必须相互影响，因为在做pearson相关之间，你是不知道这两个变量之间是否存在一定的什么相关的。 但是做pearson相关对于变量分布有个要求 是必须要符合正态分布，同时变量类型必须是数值型数据类型 问题六：Excel如何进行相关性检验？ 主要要做以下几个事情： 1、安装OFFICE时，要选择完全安装，这样Excel的分析库才会装进去 2、在Excel中，选择菜单“工具－加载宏”把“分析工具库”加载进去 3、选择菜单“工具－数据分析”，然后选择相应的分析功能执行。比如“相关系统”可以以一个相关矩阵的方式，显示两两之间的相关系统，“方差分析”中可以显示相关的X方检验参数。 问题七：做相关分析的时候，不知道应该选什么相关系数，请问应该怎么选择？ 相关分析是对两个对等的经济数列，用数学方法测定一个反映它们之间变动的联系程度和联系方向的抽象化数值，即相关系数。相关分析要求两个变量都必须是随机的。 如，销售收入与销售利润可以作为一对相关分析的变量。考察两个变量之间的关系，如果是同方向且同步，即正比例关系；如果仅为同方向但幅度（系数）有差异，即正相关；如果收入增长但利润下降，即反相关或负相关。 再如，劳动生产率和工资增长速度，这也可以称为一对相关性分析指标。劳动生产率的增长应该与工资增长呈正相关或正比例，而如果是负相关，就有问题了，不是吃光分光就是人才流失。 总之，只要具有关联性的两个变量，都可以做为相关系数。相关性分析应依据分析目的选择系数（分析对象），同时相关分析是几组数据，单一的一组数据是无法测量其趋势的（相关与否和相关程度）。 问题八：本科论文的数据分析怎么做？相关性分析，假设检验，回归分析需要那些数据？ 20分 (一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要 论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料 *** 去，就形成了论文内容的提要。 (二)原稿纸页数的分配 写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1―2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3―4页，第二项用4―5页，第三项3―4页，第四项6―7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000―6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。 (三)编写提纲 论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
如果没有明确要求的话是可以的。医学论文没有具体要求的话，只做相关性是可以毕业的。如果论文要求和专业要求需要用到相关分析或是回归分析或者是其他方面，那么你的论文就必须按照要求来，否则很容易被驳回来重新写，实在不能确定就问导师。
如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
写论文不一定要逐步回归。毕业论文不一定非得做，回归分析一般来说，本科毕业论文不做回归分析是可以的。回归分析，只不过是一种统计分析方法，不一定是所有的文章都用到这种方法的。
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问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
可以。数学专业本科毕业论文可以写回归分析，需要专业对的上。数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科。
比较费时费力，花好久的时间啊。建议：原始数据，用随机数产生吧。
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(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
可以。QQ详说
企业负债融资的财务风险主要表现在以下方面：1．负债压力的增加。如果企业采用负债融资的方式来支付并购成本，其可能的风险有三，①高昂的利息支出；②债务契约限制给企业带来的机会损失；③未来还款的压力。负债成本的增加，其后果是将导致企业资产负债率不断扩大，它会大大增加企业出现财务危机或破产的可能性。2．控制股权的稀释。如果企业采用股票融资的方式来支付并购成本，其可能的风险是将导致企业原发性股东的股权稀释，其后果是这些股东（包括企业本身）将部分或全部失去剩余收益的控制权或索取权。3．业绩水平的波动。业绩水平的波动既指企业税息前利润（EBIT）水平的变化，也包括每股收益（EPS）的激烈波动。在负债融资下，EBIT的变化会引起EPS的更大程度的波动，从而增加企业出现财务危机或破产的可能性。业绩波动是一个极其不好的讯号，可能会给企业带来各种机会损失（如信誉损失）。4．投资机会的丧失。企业负债融资不仅可能给企业增加巨额的债务，而且可能会消耗企业大量的自有资本。在这种情形下，企业即使面临良好的投资机会，也只能望而却步。投资机会的失去，其后果是可能会降低企业获取收益的能力，进而增加企业的财务风险。5．现金存量的短缺。企业在负债融资时可能会大量消耗企业的货币资金，即使企业净资产很丰厚，但也可能会由于现金存量的不足引发各种问题，从而增加企业出现财务危机的可能性。二、企业负债融资的财务风险的识别方法为了更好地防范负债融资的财务风险，其核心前提在于先预先识别各种财务风险，其常用方法主要包括以下几种：1．杠杆法。杠杆分析法是狭义的财务风险的衡量方法。主要通过计算杠杆系数来初步识别财务风险水平的高低，其指标包括财务杠杆系数和资产负债率。DFL=EBIT/（EBIT-I）=△EPS/△EBIT其中：I为利息支出；DFL指财务杠杆系数，它反映企业的税息前利润（EBIT）的变化所引起的每股收益（EPS）的更大波动程度。DFL越大，说明企业的财务风险越高。RLA（资产负债率）是衡量企业财务风险健康状况的核心指标。RLA越高，说明企业的财务风险越高，当RLA大于50%，一般认为企业的财务风险水平较高，当RLA接近100%水平时，说明企业的财务风险到了濒临破产的水平。2．EPS法。 EPS分析法主要衡量负债融资前后购买企业每股收益的预期变化，它属于广义上财务风险的衡量方法。EPS=[（EBIT-I）（1-t）]/Q其中：EPS为企业每股收益；I为利息支出；t为加权所得税率；Q为发行在外的股票总数。当负债融资之后的EPS大于负债融资前的EPS时，说明企业负债融资决策行为是合理的，反之，则是不合理的。3．股权稀释法。股权稀释法主要比较负债融资前后原发股东股权结构的变动情况。它属于广义的并购财务风险的衡量指标。RIE=（Q0+Q1）/（Q0+Q1+Q2）RIE是股权稀释率，它反映企业原始股东所控制的具有表决权的股票数量占总的具有表决权的股票数量的比率其中：Q0为负债融资前企业的原始股东所持有的具有表决权的股票数量；Q1为负债融资时企业的原始股东所增持的新发行的具有表决权的股票数量；Q2为负债融资时企业的新股东所持有新发行的具有表决权的股票数量。当负债融资前后的RIE发生激烈变化，说明负债融资行为将给企业的原始投资者带来巨大的股权稀释的风险。如果发行新股后的RIE小于50%，说明股权稀释的财务风险较高，反之，说明股权稀释的财务风险较低。4．成本收益法。成本收益分析法指比较负债融资的成本与收益水平。它属于广义负债融资的财务风险的衡量方法。RCR=C/RRCR为企业负债融资成本收益率其中：R为负债融资的预期收益。它包括成本节约、分散风险、较早地利用生产能力、取得无形资产和实现协同效应，以及免税优惠等预期收益；C为负债融资的预期成本。它包括直接的购买支出、增加利息、发行费用及佣金和管制成本，以及各种机会损失（如留存收益消耗的机会成本和丧失好的投资机会的损失）。当RCR小于1时，说明预期收益大于预计成本，则负债融资行为是合理的，反之依然。5．现金存量法。指比较负债融资前后企业预计的现金存量水平，看现金水平是否最佳及安全。常用的方法是计算现金流动资产率和现金总资产率。现金流动资产率：RCCA=C/CA现金总资产率: RCA=C/A其中：C为企业广义现金存量，包括库存现金、银行存款和短期投资等；CA为企业的流动资产；A为企业的总资产。负债融资买后的RCCA和RCA越低，说明企业面临的现金短缺的财务风险越高，反之亦然。6．模型法。模型分析法指借助于统计学和数学的模型构建来总体判断负债融资财务风险的方法。最常见的方式是建立回归分析模型，以识别企业是否面临的过高财务风险。财务风险水平CR=a0+a1X1+a2x2+a3x3+…+anxn+E其中：a0、a1、a2、a3，…，an为系数值；X1、x2、x3，，…，xn为各种财务风险因素；E为残差模型分析法它事先可以根据历史数据来估计一个衡量财务风险的标准值（CR0）。当企业负债融资后预期CR大于CR0，则说明企业的财务风险很高，反之亦然。三、负债融资财务风险的控制对策在识别了负债融资的各种财务风险之后，企业应该采取各种有效对策来减少或消除财务危机及破产发生的可能性，其对策有三：1．接受风险。如果负债融资可能短期会给企业带来诸如资产负债率上升、企业股权稀释和投资机会丧失，以及业绩水平波动等风险，但是从长远来看，负债融资目标企业或许具有战略意义，诸如可以得到协同效应等。如果负债融资后的预期收益高于预期成本，则企业可以作出负债融资目标企业的战略决策。除此之外，企业还应建立以下风险管理制度：一是风险基金的设立。包括坏账准备和减值准备等；二是配备专门人员对财务风险进行预测、分析、报告；三是风险分析技术的运用，例如实时财务风险预警系统等。2．转移风险。转移风险指企业借助与其他企业或个人的合资、合营等方式，将部分或全部财务风险转移给他人承担的策略。企业转移风险的方式很多，可以根据不同的风险原因采用不同的风险转移政策。3．避免风险。避免风险指如果企业有多种负债融资方案可以选择，则可以放弃财务风险较高的负债融资方案。例如，当企业负债融资的预期收益远远低于并购成本，或者导致资产负债率水平剧增，以及每股收益水平严重下滑，则应放弃该负债融资方案，另行考虑其他合理方案。
残差是回归分析得到的估计值与实际值的偏差，用来衡量回归效果的好坏。如果回归模型正确的话，我们可以将残差看作误差的观测值。它应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。在回归结果的判断时需进行残差分析，定性变量可通过模糊数学等方法，将其定量化，判别分析除了可以得到各样本的聚类结果，还可以得到样本各指标间的重要性排序。