1. 在回归分析中两个变量是什么关系
区别在于统计和算法以及用处不同。
1.相关分析考查的是两个变量间（如股票价格和公司利润）的相互变互的关联程度，两个变量的地位是均等的，然后看两变量之间有没有因果关系。
2.回归分析是研究一个随机变量（因变量）和另一个或一些变量（自变量）关系的统计方法，主要是用最小二乖法来拟合因变量和自变量间的回归模型，从而把具有不确定关系的若干变量转化为有确定关系的方程模型来近似分析，并通过自变量的变化来预测变量的变化趋势。
2. 回归分析中的两个变量什么
相关分析中的两个变量都是随机变量，回归分析中的两个变量只有因变量是随机的，自变量是可以控制的量
3. 回归分析根据两个变量可以求出两个回归方程吗
回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量，被估计的变量，称因变量，可设为Y；估计出的变量，称自变量，设为X。回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时，称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等，是影响回归方程可靠性的因素。
4. 回归分析要求两个变量
一般情况下，二元logistic线性回归适用于因变量为二分类的变量，自变量一般为二分类或多分类的变量，也可为连续数值型变量。
5. 回归分析中所分析的两个变量都是随机变量
财管理中的回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。
回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。
通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。 财管理中的回归分析法的优点：
1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；
2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；
3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以 一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。
多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。 应用： 社会经济现象之间的相关关系往往难以用确定性的函数关系来描述，它们大多是随机性的，要通过统计观察才能找出其中规律。回归分析是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。 在物流的计算中，回归分析法的公式如下： y=a+bx b=∑xy－n·∑x∑y/[∑x²－n·(∑x)²]; a=∑y－b·∑x/n
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