相关分析和回归分析是基于多元分布的两种分析方法。多元分布被描述为多变量的分布。相关性被描述为一种分析，它让我们知道两个变量“x”和“y”之间是否存在关联。另一方面，回归分析，根据自变量的已知值预测因变量的值，假设两个或多个变量之间的平均数学关系。

相关性和回归之间的差异是访谈中常见的问题之一。此外，许多人在理解这两个问题时会产生歧义。所以，通读本文，对这两者有一个清晰的认识。

内容：相关性(content: correlation) vs. 回归(regression)

1. 对比图
2. 定义
3. 关键区别
4. 视频
5. 结论

对比图

相关性的定义

术语相关性是两个词“Co”（一起）和两个量之间的关系（联系）的组合。相关性是指在研究两个变量时，观察到一个变量的单位变化与另一个变量的等效变化相对应，即直接或间接变化。或者，当一个变量中的运动不等于另一个变量在特定方向上的任何运动时，这些变量被称为不相关。它是一种统计技术，表示变量对之间的连接强度。

相关性可以是正的，也可以是负的。当两个变量向同一方向移动时，即一个变量的增加将导致另一个变量的相应增加，反之亦然，则认为变量正相关。例如：利润和投资。

相反，当两个变量向不同方向移动时，一个变量的增加会导致另一个变量的减少，反之亦然，这种情况称为负相关。例如：产品的价格和需求。

相关度量如下所示：

• 皮尔逊积矩相关系数
• 斯皮尔曼秩相关系数
• 散点图
• 同时偏差系数

回归的定义

基于两个或多个变量之间的平均数学关系，用于估计由于一个或多个自变量的变化而导致的度量因变量变化的统计技术称为回归。它在人类的许多活动中发挥着重要的作用，是一种强大而灵活的工具，用来根据过去或现在的事件预测过去、现在或将来的事件。例如：根据过去的记录，可以估计企业未来的利润。

在简单的线性回归中，有两个变量x和y，其中y依赖于x或者说受x的影响。这里y称为因变量或标准变量，x称为独立变量或预测变量。y对x的回归线表示为：

y=a+bx

式中，a=常数，b=回归系数，在本方程中，a和b是两个回归参数。

相关性之间的s(s between correlation)和回归(regression)的区别

相关性(correlation)和回归细节：(regression in detail:)的区别

1. 确定两个量的相互关系或关联的统计度量称为相关性。回归描述自变量与因变量在数值上的关系。
2. 相关性用来表示两个变量之间的线性关系。相反，回归被用来拟合最佳直线，并在另一个变量的基础上估计一个变量。
3. 依赖的(dependent)和自变量，即x(independent variables i.e. correlation between x)的区别
4. 相关性表示变量之间的关联强度。与之相反，回归反映了自变量单位变化对因变量的影响。
5. 相关性的目的是找到一个表示变量之间关系的数值。与回归不同，回归的目标是根据固定变量的值来预测随机变量的值。

视频：相关性(video: correlation) vs. 回归(regression)

结论

通过以上讨论，很明显，这两个数学概念之间有很大的区别，尽管这两个概念是一起研究的。当研究者想知道所研究的变量是否相关，如果相关，那么它们的关联强度是多少时，就使用相关性。皮尔逊相关系数被认为是相关性的最佳度量。在回归分析中，建立两个变量之间的函数关系，以便对未来的事件做出预测。