统计学中线性相关和线性回归的区别. 主要区别有三点：1.线性相关分析涉及到变量之间的呈线性关系的密切程度，线性回归分析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；2.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.
你是学统计学的么？我看到你对别人的回答，想请教下你，怎么用一元线性回归方程解答两个问题是否相关？ 首先都需要先画出散点图是否相关可用相关系数r来判断，首先求出相关系数r然后还要通过查表，或者对r进行t检验来判断是否具有相关性。至于一元线性回归，就是简单线性回归，首先求出回归方程，然后对回归系数b进行t检验来判断是否具有线性相关。对于二型回归，tr=tb至于软件你们用SPSS就可以了
spss使用VIF判断多重共线性，标准是什么？有参考文献吗？
spss使用vif判断多重共线性，检验结果表达的是什么意思？能帮忙解释一下吗？
线性回归及线性相关、等级相关、非线性回归这些统计学过程的理论分析前提是什么？彼此有什么样的关系？如何判断非线性回归拟合方程的好坏？
统计学中的“相关关系”是什么意思？ 相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化.变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系相关关系的种类1.按相关程度分类：（1）完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定.在这种情况下，相关关系便称为函数关系，因此也可以说函数关系是相关关系的一个特例.（2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间（3）不相关：两个现象彼此互不影响，其数量变化各自独立2.按相关的方向分类：（1）正相关：两个现象的变化方向相同（2）负相关：两个现象的变化方向相反3.按相关的形式分类（1）线性相关：两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系（2）非线性相关：两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系，而是近似于某种曲线方程的关系4.按相关关系涉及的变量数目分类（1）单相关：两个变量之间的相关关系，即一个因变量与一个自变量之间的依存关系（2）复相关：多个变量之间的相关关系，即一个因变量与多个自变量的复杂依存关系（3）偏相关：当研究因变量与两个或多个自变量相关时，如果把其余的自变量看成不变（即当作常量），只研究因变量。
做线性拟合y=a+bx时，如何用统计学方法判断某个数据点是否偏离过大，是否要舍去 看标准化残差 其绝对值>；=2的观测点认为是可疑点>；=3 的认为是异常点 具体什么事标准化残差 。
