说法是错误的，回归分析和相关分析所分析的两个变量不一定是随机变量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数；回归分析，是研究一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的函...

回归分析根据两个变量可以求出两个回归方程。不相关的两个变量也是可以根据公式求出回归直线方程的。T统计量用来观测回归系数是否显著，可以从Sig概率值直接判断，常数项不显著，技术人员密度的系数显著。F统计量是来检验模型整...

对。回归分析（regressionanalysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

操作步骤：分析-回归-线性，C为因变量，A，B为自变量，如果anova表的P值小于0.05，回归方法成立，可以按以上步骤进行。如果大于0.05，说明线性模型不成立，那就需要考虑非线性模型进行相关分析啦，道理一样。

∵b=0时，r=0，∵当r的绝对值接近于零时，表示两个变量之间几乎不存在线性相关关系，∴b不能等于零，b能大于0也能小于0．故选c．

在回归分析中，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，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。。

A.自变量是给定的数值，因变量是随机的B.根据回归系数可以判定相关的方向D.对于没有明显关系的两个变量也只能求得一个回归直线方程

错。交换自变量及因变量得到的回归直线不一定相同。可参看我先前的回http://zhidao.baidu.com/question/341554168.html

因而分析时首先应该确定研究变量之间是否存在关系，即先进行相关分析。当两个变量之间存在显著的关联时，再进行回归分析。有了相关关系，才可能有回归影响关系，如果没有相关关系，那么也不应该有影响关系。清楚了相关与回归的...

通常在回归前，需要判定两个变量之间是否有较强的相关关系，方法主要一是通过计算变量的相关系数，二就是画散点图。散点图能比较直观形象地反映变量间的关系，并显示出变化趋势。