直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,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。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系.

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

健康成年人甲状腺激素之间的直线相关性研究

目的 探讨健康成年人甲状腺激素之间的直线相关性。方法 收集1 680例健康成年人的甲状腺相关资料。应用Pearson相关性分析探究健康成年人甲状腺激素之间的直线相关性。结果 1 680例健康成年人中,三碘甲状腺原氨酸(T_(3))、甲状腺素(T_(4))、游离三碘甲状腺原氨酸(FT_(3))、游离甲状腺素(FT_(4))水平均为正态分布,促甲状腺激素水平为非正态分布。T_(3)、T_(4)、FT_(3)、FT_(4)水平在男女之间差异无统计学意义;T_(4)、T_(3)、FT_(3)、FT_(4)水平在不同年龄段中不存在差异。Pearson相关性分析结果显示,健康成年人FT_(3)和T_(3)水平、FT_(3)和FT_(4)水平之间存在直线相关性,均为正相关(均P<0.05);FT_(3)和T_(3)水平之间相关度较低,成年人FT_(3)/FT_(4)的正常范围为0.20~0.32。结论 健康成年人甲状腺激素(FT_(3)和T_(3)、FT_(3)和FT_(4))之间存在直线相关,FT_(3)/FT_(4)在不同甲状腺疾病中存在特定的规律;在临床疾病研究中,FT_(4)和FT_(3)可作为一个研究的靶点。FT_(3)/FT_(4)对临床甲状腺疾病的鉴别诊断有一定的参考意义。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,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。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。③分析目不同:直线相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来;回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来,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。④变量的意义不同:在回归分析中,因变量Y处在被解释的特殊地位;在直线相关分析中,X与Y处于平等的地位。在直线相关分析中,X与Y都是随机变量;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。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别:①资料要求不同:直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同:直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

跟骨定量超声对绝经后糖尿病肾病患者骨密度变化与骨代谢特征的直线相关分析

目的:以跟骨定量超声为评估依据,探讨绝经后糖尿病肾病患者骨密度变化及其骨代谢特征,并做两者关系的直线相关分析。方法:选择2003-01/2004-06上海杨浦区中心医院内分泌科住院2型糖尿病患者84例,年龄60～80岁,均为绝经后女性。根据尿白蛋白排泄率分为2组,尿白蛋白排泄率<20μg/min为单纯糖尿病组(n=44),尿白蛋白排泄率≥20μg/min为伴有糖尿病肾病组(n=40)。观察两组患者定量跟骨超声传导速度、振幅衰减和骨硬度指数的变化,同时测定空腹血糖、糖化血红蛋白、体质量指数、尿白蛋白排泄率、甲状旁腺素、骨钙素等指标。结果:按意向处理分析,进入结果分析病例84例。①伴有糖尿病肾病组跟骨定量超声振幅衰减、超声传导速度及骨硬度指数明显低于单纯糖尿病组(61.25±10.56)dB/MHz,(1480.25±112.11)m/s,(53.12±10.25)%;(68.93±13.24)dB/MHz,(1600.23±120.41)m/s,(62.65±11.45)%,t=2.9198,4.7126,4.0036,P<0.01。②伴有糖尿病肾病组患者甲状旁腺素、骨钙素水平明显高于或低于单纯糖尿病组(18.01±5.62)ng/L,(3.05±2.63)μg/L;(12.16±4.76)ng/L,(4.96±3.08)μg/L,t=5.1626,3.0412,P<0.01,0.05。③直线相关分析表明糖尿病肾病患者骨密度与甲状旁腺素水平呈负相关(r=-0.376,-0.382,-0.354,P<0.01)。

基于相对定向结果和多视几何约束的序列影像直线相关研究

以对序列影像进行连续像对相对定向的结果 (自由网相机参数和部分同名像点 )为基础 ,对VIDEO序列影像的直线相关问题进行了研究 ,提出并实现了相关的算法 ,给出了在具体实践中的应用效果。

正态性检验的直线相关分析法在医学统计中的应用

目的研究对原始数据进行正态性检验的新方法．方法将组中值作为x变量，概率单位作为Y变量，利用直线相关分析法对数据进行正态性检验．结果直线相关分析法对原始数据进行正态性检验结果可靠．结论方法简便、快捷，结论可靠．

如何正确进行直线相关与回归分析——怎样在药物应用与监测研究中正确运用统计学(九)

医学科研中，经常需要研究两个定量变量间的相互关系或依赖关系，此时常用的做法就是进行简单直线相关或回归分析。然而，很多人在进行此类统计分析时，没有考虑实际问题，盲目套用这两种方法，这样往往掩盖了事物间的本质联系，得出与实际不符或错误的结论。本文就如何进行直线相关与回归分析作一些讨论，以帮助科研工作者正确分析此类资料。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，这种依存关系可能是因果关系或从属关系。

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：1资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。2统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将＂因＂或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。