1樓：
說法是錯誤的，迴歸分析和相關分析所分析的兩個變數不一定是隨機變數。
相關分析，是研究現兩個隨機變數之間是否存在某種依存關係，最典型的一種如求相關係數；迴歸分析，是研究一個隨機變數y對另一個（或一組）隨機變數x的函式依賴關係。
所以說相關分析中所討論的變數的地位一樣，分析側重於隨機變數之間的種種相關特徵。而回歸分析是有解釋變數x和被解釋變數y之分的。
擴充套件資料：
迴歸分析的步驟：
1、確定變數
2、建立**模型
依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析**模型。
3、進行相關分析
迴歸分析是對具有因果關係的影響因素（自變數）和**物件（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當自變數與因變數確實存在某種關係時，建立的迴歸方程才有意義。
因此，作為自變數的因素與作為因變數的**物件是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行迴歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關係，以相關係數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。
4、計算**誤差
迴歸**模型是否可用於實際**，取決於對迴歸**模型的檢驗和對**誤差的計算。迴歸方程只有通過各種檢驗，且**誤差較小，才能將回歸方程作為**模型進行**。
5、確定**值
利用迴歸**模型計算**值，並對**值進行綜合分析，確定最後的**值。
2樓：淡淡薄荷草
是的，迴歸分析中因變數y是隨機變數,但是眾x都是一般變數.
相關分析是要考慮兩組變數之間的關係,比如工廠原料的質量x1到xp和產品的質量y1到yq,這些x和y都是隨機變數.
在進行因子分析時,要求所使用的變數必須是什麼變數
3樓：匿名使用者
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4樓：匿名使用者
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在對兩個變數x，y進行線性迴歸分析時，有下列步驟：①對所求出的迴歸直線方程作出解釋；②收集資料（x i
5樓：蝐攜
對兩個變數進行回
歸分析時，
首先收集資料（xi ，yi ），i=1，2，…，n；根據所蒐集的資料繪製散點圖．
觀察散點圖的形狀，判斷線性關係的強弱，
求相關係數，寫出線性迴歸方程，
最後對所求出的迴歸直線方程作出解釋；
故正確順序是②⑤④③①
故選d．
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