相关与回归区别与联系

相关系数与回归系数的符号相关系数（Correlation Coefficient）和回归系数（Regression Coefficient）的符号有以下几点联系和区别：1. 符号一致性：对于同一组数据，如果同时计算相关系数和回归系数，它们的符号通常是相同的。

这意味着如果相关系数为正，那么回归系数也应该是正的；如果相关系数为负，回归系数也应该为负。

2. 含义不同：相关系数（通常用r表示）衡量的是两个变量之间的线性关系强度和方向，其值范围在-1到1之间。

正值表示正相关（一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加），负值表示负相关（一个变量增加时，另一个变量倾向于减少），0表示两个变量之间没有线性关系。

回归系数（通常用b表示）是在一个或多个自变量与因变量之间的线性关系中，表示自变量变化对因变量影响的大小和方向。

如果回归系数为正，表示自变量增加一个单位时，因变量预计会增加相应的量；如果回归系数为负，表示自变量增加一个单位时，因变量预计会减少相应的量。

3. 假设检验等价性：对于同一样本，相关系数和回归系数的假设检验是等价的，即t 值相等，即tr=tb。

4. 决定系数（Coefficient of Determination，通常用R²表示）：决定系数是通过回归分析得到的一个指标，表示因变量的总变异中能被自变量解释的比例。

决定系数的值介于0和1之间，越接近1表示回归模型对因变量的解释能力越强，也就是相关的效果越好。

需要注意的是，虽然相关系数和回归系数的符号通常一致，但它们描述的是不同的关系。

相关系数关注的是两个变量间的线性关系，而回归系数则是在一个特定模型（包括其他自变量的影响）中描述一个自变量对因变量的影响。

此外，相关系数不考虑单位或者变量的尺度，而回归系数则依赖于变量的度量单位。

回归系数和相关系数的关系目录假设有两个随机变量 ( x , y ) (x,y) (x,y)，其 N N N个样本组合为（x 1 , x 2 , … , x N ）（x_1,x_2,\dots,x_N）（x1,x2 ,…,xN）和( y 1 , y 2 , … , y N ) (y_1,y_2,\dots,y_N) (y1,y2 ,…,yN)。

一、基础知识单个变量 x x x的特征值为：标准差（standard deviation）: σ x = ∑ i = 1 N ( x i−x ˉ ) 2 N \sigma_x=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^N(x_{i}-\bar{x})^2}{N}} σx=N∑i=1N(xi−xˉ)2方差（variance）：标准差的平方，即σ x 2 \sigma_x^2 σx2。

变量 X X X和 Y Y Y的特征值为：协方差(covariance): σ x y = ∑ i = 1 N ( x i − x ˉ ) ( y i − y ˉ ) N\sigma_{xy}=\frac{\sum_{i=1}^N(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{N} σxy=N∑i=1N(xi−xˉ)(yi−yˉ)。

二、回归系数与相关系数假设存在回归方程：y = a x + ε y y=ax+\varepsilon_yy=ax+εy，其中ε y \varepsilon_y εy表示误差项。

1.定义回归系数（regression coefficient）: 度量一个变量对另一个变量的线性影响大小。

如，用 y y y对 x x x进行线性回归，得到的 x x x的系数即为回归系数，记为 r y x r_{yx} ryx。

在上式中，我们可知，r y x = a r_{yx}=a ryx=a。

回归系数 r r r: 令 r y x r_{yx} ryx表示用 y y y对 x x x作线性回归后得到的 x x x的回归系数，其计算方法为：r y x = ∑ i = 1 N ( x i − x ˉ ) ( y i − y ˉ ) ∑ i = 1 N ( x i − x ˉ ) 2 = ∑ i = 1 N ( x i − x ˉ ) ( y i − y ˉ ) N ∑ i = 1 N ( x i − x ˉ ) 2 N = σ x y σ x 2 . ( 1 )\begin{aligned} r_{yx}&=\frac{\sum_{i=1}^N(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sum_{i=1}^N(x_i-\bar{x})^2}\\&=\frac{\frac{\sum_{i=1}^N(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{N}}{\frac{\sum_{i=1}^N(x_i-\bar{x})^2}{N}}\\&=\frac{\sigma_{xy}}{\sigma_x^2}. \end{aligned}(1) ryx=∑i=1N(xi −xˉ)2∑i=1N(xi−xˉ)(yi−yˉ)=N∑i=1N(xi−xˉ)2N∑i=1N(xi−xˉ)(yi−yˉ)=σx2σxy.(1)相关系数ρ \rho ρ。

相关分析与回归分析的区别和联系
一、回归分析和相关分析主要区别是：
1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；
2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x 可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的；
3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.
二、回归分析与相关分析的联系：
1、回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。

2、在专业上研究上：
有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关分析和回归分析。

3、从研究的目的来说：
若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向,宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程,宜选用直线回归分析.
三、扩展资料：
1、相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。

例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。

2、回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

运用十分广泛。

回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

回归分析与相关分析回归分析是通过建立一个数学模型来研究自变量对因变量的影响程度。

回归分析的基本思想是假设自变量和因变量之间存在一种函数关系，通过拟合数据来确定函数的参数。

回归分析可以分为线性回归和非线性回归两种。

线性回归是指自变量和因变量之间存在线性关系，非线性回归是指自变量和因变量之间存在非线性关系。

回归分析可用于预测、解释和控制因变量。

回归分析的应用非常广泛。

例如，在经济学中，回归分析可以用于研究收入与消费之间的关系；在医学研究中，回归分析可以用于研究生活方式与健康之间的关系。

回归分析的步骤包括确定自变量和因变量、选择合适的回归模型、拟合数据、检验模型的显著性和解释模型。

相关分析是一种用来衡量变量之间相关性的方法。

相关分析通过计算相关系数来度量变量之间的关系的强度和方向。

常用的相关系数有Pearson相关系数、Spearman相关系数和判定系数。

Pearson相关系数适用于连续变量，Spearman相关系数适用于顺序变量，判定系数用于解释变量之间的关系。

相关分析通常用于确定两个变量之间是否相关，以及它们之间的相关性强度和方向。

相关分析的应用也非常广泛。

例如，在市场研究中，相关分析可以用于研究产品价格与销量之间的关系；在心理学研究中，相关分析可以用于研究学习成绩与学习时间之间的关系。

相关分析的步骤包括确定变量、计算相关系数、检验相关系数的显著性和解释相关系数。

回归分析与相关分析的主要区别在于它们研究的对象不同。

回归分析研究自变量与因变量之间的关系，关注的是因变量的预测和解释；相关分析研究变量之间的关系，关注的是变量之间的相关性。

此外，回归分析通常是为了解释因变量的变化，而相关分析通常是为了量化变量之间的相关性。

综上所述，回归分析和相关分析是统计学中常用的两种数据分析方法。

回归分析用于确定自变量与因变量之间的关系，相关分析用于测量变量之间的相关性。

回归分析和相关分析在实践中有广泛的应用，并且它们的步骤和原理较为相似。

直线回归与相关的区别和联系1．区别：①资料要求不同：直线回归分析中;若X 为可精确测量和严格控制的变量;则对应于每个X 的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..直线相关分析要求服从双变量正态分布；②应用目的不同：说明两变量间相关关系用相关;此时两变量的关系是平等的；说明两变量间的数量变化关系用回归;用以说明Y 如何依赖于X 的变化而变化；③指标意义不同：r 说明具有直线关系的两变量间相互关系的方向与密切程度；b 表示X 变化一个单位时Y 的平均变化量； ④计算不同：YY XX XY l l l r /=;XX XY l l b /=；⑤取值范围不同：1≤r ≤1;∞<<∞-b ；⑥单位不同：r 没有单位;b 有单位..2．联系：① 二者理论基础一致;皆依据于最小二乘法原理获得参数估计值；② 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 ＞0与r ＞0;均表示两变量X 、Y 呈同向变化；同理;b ＜0与r ＜0;表示变化的趋势相反； ③ 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;r b t t =..由于相关系数较回归系数的假设检验简单;在实际应用中;常以相关系数的假设检验代替回归系数的假设检验；④ 用回归解释相关..由于决定系数总回归SS SS R /2=;当总平方和固定时;回归平方和的大小决定了相关的密切程度;回归平方和越接近总平方和;则2R 越接近1;说明引入相关的效果越好..例如;当r =0.20;n =100时;按检验水准0.05拒绝0H ;接受1H ;认为两变量有相关关系..但2R =0.202=0.04;表示回归平方和在总平方和中仅占4％;说明两变量间的相关关系实际意义不大..。

相关和回归的数学模型区别和联系在统计学和数据分析领域，相关和回归是两种常用的数学模型，用以揭示变量之间的关系。

本文将详细阐述相关和回归的数学模型的区别与联系，帮助读者更好地理解这两种模型的应用场景和特点。

一、相关和回归的数学模型概述1.相关分析相关分析是指衡量两个变量之间线性关系紧密程度的统计分析方法。

常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。

相关分析主要用于描述两个变量之间的相关性，但不能确定变量间的因果关系。

2.回归分析回归分析是指研究一个或多个自变量（解释变量）与一个因变量（响应变量）之间线性或非线性关系的方法。

根据自变量的个数，回归分析可分为一元回归和多元回归。

回归分析可以用于预测因变量的值，并分析自变量对因变量的影响程度。

二、相关和回归的数学模型区别1.目的性区别相关分析的目的是衡量两个变量之间的线性关系程度，但不能判断因果关系；回归分析的目的则是建立变量间的预测模型，分析自变量对因变量的影响程度，并预测因变量的值。

2.数学表达区别相关分析通常使用相关系数（如皮尔逊相关系数）来表示两个变量之间的线性关系程度；回归分析则使用回归方程（如线性回归方程）来描述自变量与因变量之间的关系。

3.结果解释区别相关分析的结果是一个介于-1和1之间的数值，表示两个变量之间的线性相关程度；回归分析的结果是一组回归系数，表示自变量对因变量的影响程度。

三、相关和回归的数学模型联系1.研究对象相同相关分析和回归分析都是研究两个或多个变量之间关系的统计分析方法，可以揭示变量间的相互作用。

2.数据类型相似相关分析和回归分析通常应用于数值型数据，且都需要满足一定的数据分布特征，如正态分布、线性关系等。

3.相互补充在实际应用中，相关分析和回归分析可以相互补充。

通过相关分析，我们可以初步判断变量间是否存在线性关系，进而决定是否采用回归分析建立预测模型。

四、总结相关和回归的数学模型在研究变量关系方面有着广泛的应用。

相关与回归的区别与联系相关与回归是统计学中常见的两个概念，它们在数据分析和建模中起着重要的作用。

虽然相关与回归都涉及到变量之间的关系，但它们在实际应用中有着不同的含义和用途。

本文将从相关与回归的定义、计算方法、应用领域等方面进行详细的比较，以便更好地理解它们之间的区别与联系。

相关是指两个或多个变量之间的关联程度，用相关系数来衡量。

相关系数的取值范围在-1到1之间，0表示无相关，1表示完全正相关，-1表示完全负相关。

相关系数的计算可以采用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等方法。

相关分析主要用于描述和衡量变量之间的线性关系，帮助我们了解变量之间的相互影响程度。

回归分析则是一种建立变量之间关系的数学模型的方法。

回归分析可以分为线性回归、多元回归、逻辑回归等不同类型，用于预测和解释变量之间的关系。

回归分析通过拟合数据点来找到最佳拟合线或曲线，从而建立变量之间的函数关系。

回归分析广泛应用于经济学、社会学、生物学等领域，帮助研究人员进行数据建模和预测。

相关与回归之间的联系在于它们都是用来研究变量之间的关系的方法。

相关分析可以帮助我们初步了解变量之间的相关程度，为后续的回归分析提供参考。

而回归分析则可以更深入地探究变量之间的函数关系，帮助我们建立预测模型和解释变量之间的因果关系。

因此，相关与回归在数据分析中常常是相辅相成的。

然而，相关与回归之间也存在一些区别。

首先，相关分析更注重描述变量之间的关系，而回归分析更注重建立变量之间的函数关系。

其次，相关系数的取值范围在-1到1之间，而回归系数则可以是任意实数。

最后，相关分析不涉及因果关系，而回归分析可以用来解释变量之间的因果关系。

综上所述，相关与回归在统计学中有着不同的含义和用途，但又有着密切的联系。

通过对相关与回归的区别与联系进行深入理解，我们可以更好地运用它们来分析数据、建立模型，为科学研究和决策提供有力支持。

希望本文能够帮助读者更好地理解相关与回归的概念和应用，提升数据分析能力和研究水平。

相关系数与回归系数的区别与联系一、引言在统计学中，相关系数与回归系数是两个非常重要的概念。

相关系数（r）是用来衡量两个变量之间线性关系强度的指标，而回归系数（β）则是用来表示自变量对因变量影响的程度。

尽管两者都与线性关系有关，但在实际应用中，它们有着明显的区别。

本文将阐述这两者的概念、计算方法以及它们在统计分析中的联系与区别。

二、相关系数的定义与计算1.相关系数的定义相关系数（r）是一个介于-1和1之间的数值，它反映了两个变量之间线性关系的强度和方向。

相关系数的绝对值越接近1，表示两个变量之间的线性关系越强；接近0时，表示两个变量之间几乎不存在线性关系。

2.相关系数的计算方法相关系数的计算公式为：r = ∑((x_i-平均x)*(y_i-平均y)) / (√∑(x_i-平均x)^2 * ∑(y_i-平均y)^2) 其中，x_i和y_i分别为变量X和Y的第i个观测值，平均x和平均y分别为X和Y的平均值。

三、回归系数的定义与计算1.回归系数的定义回归系数（β）是指在线性回归分析中，自变量每变动一个单位时，因变量相应变动的量。

回归系数可用于预测因变量值，从而揭示自变量与因变量之间的线性关系。

2.回归系数的计算方法回归系数的计算公式为：β= ∑((x_i-平均x)*(y_i-平均y)) / ∑(x_i-平均x)^2其中，x_i和y_i分别为变量X和Y的第i个观测值，平均x和平均y分别为X和Y的平均值。

四、相关系数与回归系数的关系1.两者在统计分析中的作用相关系数和回归系数都是在统计分析中衡量线性关系的重要指标。

相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度，而回归系数则用于确定自变量对因变量的影响程度。

2.两者在实际应用中的区别与联系在实际应用中，相关系数和回归系数往往相互关联。

例如，在进行线性回归分析时，回归系数β就是相关系数r在X轴上的投影。

而相关系数r则可以看作是回归系数β的平方。

因此，在实际分析中，我们可以通过相关系数来初步判断两个变量之间的线性关系，进而利用回归系数进行更为精确的预测。

统计学中直线相关与回归的区别与联系在统计学中，直线相关和回归是两个相关的概念，但又有一些区别和联系。

区别：
1. 定义：直线相关是指两个变量之间的线性关系，即随着一个变量的增加，另一个变量也以一定的比例增加或减少。

回归分析是一种统计方法，用于建立一个或多个自变量与因变量之间的关系模型。

2. 目的：直线相关主要关注变量之间的关系和相关程度，通过相关系数来衡量。

而回归分析旨在通过建立数学模型来预测或解释因变量的变化，以及评估自变量对因变量的影响。

3. 变量角色：在直线相关中，两个变量没有明确的自变量和因变量的区分，它们之间的关系是对称的。

而在回归分析中，通常有一个或多个自变量作为预测因变量的因素。

联系：
1. 线性关系：直线相关和回归分析都假设变量之间存在线性关系，即可以用直线或线性模型来描述它们之间的关系。

2. 相关系数：直线相关中使用相关系数来度量变量之间的相关程度。

回归分析中也使用相关系数，但更多地关注回归模型的参数估计和显著性检验。

3. 数据分析：直线相关和回归分析都是常用的数据分析方法，在实际应用中经常同时使用。

直线相关可以帮助我们了解变量之间的关系和趋势，而回归分析可以进一步建立模型和进行预测。

总之，直线相关和回归分析是统计学中两个相关但又有区别的概念。

直线相关关注变量之间的线性关系和相关程度，而回归分析则更关注建立模型和预测变量之间的关系。

在实际应用中，它们常常相互补充使用，以帮助我们理解和解释数据。

回归分析与相关分析联系区别
一、定义：
1.回归分析：回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，旨
在通过一个或多个自变量与一个因变量的关系来预测和解释因变量的变化。

2.相关分析：相关分析是一种用于度量两个变量之间线性关系的统计
方法，通过计算相关系数来判断变量之间的相互关联程度。

二、应用领域：
1.回归分析：回归分析广泛应用于社会科学、经济学、市场营销等领域，常用于预测、解释和因果推断等研究中，也可以用于探索性数据分析
和模型诊断。

2.相关分析：相关分析适用于自然科学、医学、环境科学等领域，可
用于分析变量之间的关联，评估变量之间的相关性以及预测未来的变化趋势。

三、应用步骤：
1.回归分析的应用步骤通常包括：确定研究问题、收集数据、选择适
当的回归模型、进行模型拟合和参数估计、模型诊断和解释回归结果等。

2.相关分析的应用步骤通常包括：明确研究目的、收集数据、计算相
关系数、进行假设显著性检验、解释相关结果和绘制相关图等。

四、结果解释：
1.回归分析的结果解释主要包括判断拟合度（如R-squared）、解释
变量的显著性和系数大小、诊断模型的合理性、进行预测和因果推断等。

2.相关分析的结果解释主要包括相关系数的显著性、方向（正相关或负相关）和强度（绝对值的大小），还可通过散点图等图形来展示变量之间的线性相关关系。

回归分析和相关分析的联系和区别回归分析(Regression)：Dependant variable is defined and can be forecasted by independent variable.相关分析(Correlation)：The relationship btw two variables. --- A dose not define or determine B.回归更有用自变量解释因变量的意思，有一点点因果关系在里面，并且可以是线性或者非线形关系；相关更倾向于解释两两之间的关系，但是一般都是指线形关系，特别是相关指数，有时候图像显示特别强二次方图像，但是相关指数仍然会很低，而这仅仅是因为两者间不是线形关系，并不意味着两者之间没有关系，因此在做相关指数的时候要特别注意怎么解释数值，特别建议做出图像观察先。

不过，无论回归还是相关，在做因果关系的时候都应该特别注意，并不是每一个显著的回归因子或者较高的相关指数都意味着因果关系，有可能这些因素都是受第三，第四因素制约，都是另外因素的因或果。

对于此二者的区别，我想通过下面这个比方很容易理解：对于两个人关系，相关关系只能知道他们是恋人关系，至于他们谁是主导者，谁说话算数，谁是跟随者，一个打个喷嚏，另一个会有什么反应，相关就不能胜任，而回归分析则能很好的解决这个问题回歸未必有因果關係。

回歸的主要有二：一是解釋，一是預測。

在於利用已知的自變項預測未知的依變數。

相關係數，主要在了解兩個變數的共變情形。

如果有因果關係，通常會進行路徑分析(path analysis)或是線性結構關係模式。

我觉得应该这样看，我们做回归分析是在一定的理论和直觉下，通过自变量和因变量的数量关系探索是否有因果关系。

楼上这位仁兄说“回归未必有因果关系……如果有因果关系，通常进行路径分析或线性结构关系模式”有点值得商榷吧，事实上，回归分析可以看成是线性结构关系模式的一个特例啊。

标准正态分布与正态分布的关系：对正态分布的（X-μ）/σ进行u 的变换，u=（X-μ）/σ,则正态分布变换为μ=0，σ=1的标准正态分布，亦称u 分布。

正态分布的特征：（1）正态曲线在横轴上方均数处最高。

（2）正态分布以均数为中心，左右对称。

（3）正态分布有2个参数，即均数μ和标准差σ。

μ是位置参数，当σ固定不变时，μ越大，曲线沿横轴越向右移动；反之，μ越小，则曲线沿横轴越向左移动。

σ是形状参数（亦称变异度参数），当μ固定不变时，σ越大，曲线越平阔；σ越小，曲线越尖峭。

通常用N(μ,σ2)表示均数为μ，方差为σ的正态分布。

（4）正态分布在μ±σ处各有一个拐点。

（5）正态曲线下面积的分布有一定规律。

t 分布：将x 看成变量值，那么可将正态变量进行u 变换（u=x -μ/σ）后，也可将N （μ，σ2x）变换成标准正态分布N （0，1）。

常用s 作为σ的估计值，统计量为t ，此分布为t 分布。

统计量： t=xs x μ-t 分布特征为：1．以0为中心，左右对称的单峰分布。

2．t 分布曲线形态变化与自由度的大小有关。

自由度越小， t 值越分散，曲线越低平；自由度逐渐增大时，则 t 分布逐渐逼近 标准正态分布。

t 分布即为u 分布。

二项分布：对于二项分类变量，若某结果发生的概率为π，其对立结果发生的概率为（1-π），且各次试验相互独立时，这种试验在统计学上称为贝努里试验，二项分布概率函数的公式：P （x ）=C n xπx（1-π）n-x性质：μ=n πσ=π）π（-1n若用相对数表示，即样本率的均数和标准差分别为，则 μp=πσp=n /1π）π（-π未知时，用样本率P 作为π的估计值，则 Sp=n p p /)1(-二项分布的特点1、当 π=0.5时，无论n 大小，其图形均呈对称分布；2、当π≠0.5，且n 小时呈偏态分布；随n 不断增大，逐渐趋于对称分布；当n →∞时，逼近正态分布。

相关分析和回归分析有什么区别在统计学和数据分析的领域中，相关分析和回归分析是两个常用的方法，它们都用于研究变量之间的关系，但在目的、方法和结果解释等方面存在着明显的区别。

首先，从目的上来看，相关分析主要是为了衡量两个或多个变量之间线性关系的强度和方向。

它并不关心变量之间的因果关系，只是简单地描述变量之间的关联程度。

例如，我们想了解身高和体重之间的关系，相关分析可以告诉我们它们之间的关联是紧密还是松散，是正相关（即身高增加体重也增加）还是负相关（身高增加体重反而减少）。

而回归分析则更进一步，它不仅要确定变量之间的关系，还试图建立一个数学模型来预测因变量的值。

这里就涉及到了因果关系的探讨，虽然在很多情况下，回归分析所确定的因果关系也并非绝对的，但它的目的在于找到自变量对因变量的影响程度，从而能够根据给定的自变量值来预测因变量的值。

比如，我们想知道教育程度如何影响收入水平，通过回归分析，就可以建立一个方程，根据一个人的教育年限来预测他可能的收入。

其次，在方法上，相关分析通常使用相关系数来衡量变量之间的关系。

最常见的相关系数是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），其取值范围在－1 到 1 之间。

－1 表示完全的负相关，1 表示完全的正相关，0 则表示没有线性相关关系。

但需要注意的是，相关系数只能反映线性关系，如果变量之间存在非线性关系，相关系数可能无法准确反映其关联程度。

回归分析则通过建立回归方程来描述变量之间的关系。

常见的回归模型有线性回归、多项式回归、逻辑回归等。

在线性回归中，我们假设因变量与自变量之间存在线性关系，通过最小二乘法等方法来估计回归系数，从而得到回归方程。

对于非线性关系，可以通过对变量进行变换或者使用专门的非线性回归模型来处理。

再者，结果的解释也有所不同。

在相关分析中，我们关注的是相关系数的大小和符号。

一个较大的绝对值表示变量之间有较强的线性关系，正号表示正相关，负号表示负相关。