1.相关性和线性回归

相关系数

相关系数：又称简单相关系数，常用 表示，反应两个变量之间的相关关系及相关方向。

常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数，其定义式为：

r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱。一般认为：

线性回归

线性回归（Linear Regression）：线性回归是利用数理统计中回归分析，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。

• 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
• 如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

2.方差分析

单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。

多因素有交互方差分析：一项实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。