行回归和相关分析时，需要注意的问题有哪些？

Question

如题所述

Answer 1

1）在进行直线回归分析之前，应绘制散点图。
2）作回归分析时，要注意两变量间是否存在实际意义。
3）两变量间存在直线关系时，不一定表明彼此之间就存在因果关系。
4）建立回归方程后，须对回归系数进行假设检验。
5）使用回归方程进行估计与预测时，一般只适用于原来的观测范围，即自变量的取值范围，不能随意将范围扩大。
6）在线性回归分析时，要注意远离群体的极端值对回归效果的影响。

Answer 2

1.定义区别
2.作回归分析要有实际意义，不能把毫无关联的两种现象，随意进行回归分析，忽视事物现象间的内在联系和规律；如对儿童身高与小树的生长数据进行回归分析既无道理也无用途。另外，即使两个变量间存在回归关系时，也不一定是因果关系，必须结合专业知识作出合理解释和结论。
拓展资料：
1、作回归分析要有实际意义，不能把毫无关联的两种现象，随意进行回归分析，忽视事物现象间的内在联系和规律；如对儿童身高与小树的生长数据进行回归分析既无道理也无用途。另外，即使两个变量间存在回归关系时，也不一定是因果关系，必须结合专业知识作出合理解释和结论。 　　
2、直线回归分析的资料，一般要求应变量Y是来自正态总体的随机变量，自变量X可以是正态随机变量，也可以是精确测量和严密控制的值。若稍偏离要求时，一般对回归方程中参数的估计影响不大，但可能影响到标准差的估计，也会影响假设检验时P值的真实性。 　　
3、进行回归分析时，应先绘制散点图（scatter plot）。若提示有直线趋势存在时，可作直线回归分析；若提示无明显线性趋势，则应根据散点分布类型，选择合适的曲线模型（curvilinear modal），经数据变换后，化为线性回归来解决。一般说，不满足线性条件的情形下去计算回归方程会毫无意义，最好采用非线性回归方程的方法进行分析。 　　
4、绘制散点图后，若出现一些特大特小的离群值（异常点），则应及时复核检查，对由于测定、记录或计算机录入的错误数据，应予以修正和剔除。否则，异常点的存在会对回归方程中的系数a、b的估计产生较大影响.