統計學原理中相關與迴歸的區別

多元統計學中，相關與迴歸這兩個概念是密不可分，兩者在統計學中的應用相當廣泛。

1、相關分析（corrlation analysis）考查的是兩個變量間（如股票價格和公司利潤）的相互變互的關聯程度，兩個變量的地位是均等的，兩變量之間沒有因果關係。

2、迴歸分析（regression analysis）是研究一個隨機變量（因變量）和另一個或一些變量（自變量）關係的統計方法，主要是用最小二乖法來擬合因變量和自變量間的迴歸模型，從而把具有不確定關係的若干變量轉化為有確定關係的方程模型來近似分析，並通過自變量的變化來預測變量的變化趨勢。

3、迴歸分析和相關分析雖然緊密聯繫但有明顯的區別。迴歸分析中的兩個變量間的地位不等，考查的是某一個變量的依存於其它變量的變化過程，有着因果關係，而在相關分析中所討論的變量的地位是一樣的，分析側重於隨機變量之間的種種相關特徵。