相关关系只是说明二者相关性，而并非说明二者谁是因，谁是果。因此从数据关系来看只能说明二者确实存在某种程度上的相关性，但具体二者谁影响了谁，只能靠分析和逻辑判断了。符合逻辑就说明正确，否则反过来再验证。

相关关系是指现象之间存在着严格的，不确定的依存关系。这种依存关系的特点是：现象在数量上发生变化会影响另一现象数量上的变化，而且这种变化在数量上具有一定的随机性。

这是一个判断是否存在“伪回归”的问题。检验是否存在协整关系就可以了

我认为回归方程中的X和Y不一定存在直接的因果关系，做回归分析的目的就是要看之间的相关程度有多大。而最终是谁影响了谁，就要从实际情况进行近一步的分析了。

个人感觉这就是回归分析的弊端，可以试试相关分析！！！！！

可以看看多元统计！！！1

有因果关系才有做回归的必要嘛

不然格兰杰因果检测搞出来是干嘛用的～

相关的话 只能说明两者存在线性关系 但没有明确指出谁是因 谁是果～

不一定

回归分析：是指对具有相关关系的现象，根据其相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型（称为回归方程式），用来近似地表达变量间的平均变化关系的一种统计分析方法。

只要有相关关系就能进行回归分析

因果和只是相关的区别只是他们的相关程度。

回归分析说明的是自变量在数量上的变化对于因变量在数量上的影响程度，研究一个变量对另一些变量的依赖关系，但并不一定意味着因果关系。

不是因果关系同样可以进行 就像可以用蛇，狗叫来预测地震，但是蛇，狗叫并不是地震的原因，。

是的，只要有因果关系即可

个人认为:做回归时应通过相关专业知识确定对两个变量间是否存在关系,否则按照回归分析方法任何两个变量之间总可以建立回归方程.因果关系的分析对专业知识要求更高

理论的归理论，统计的归统计。因果关系根本不是统计问题，研究不能依靠数据驱动。而且话说回来，就算是在方法论领域，也还没有对因果关系有特别明确和一致的界定。

不是一定要是因果关系。

虽然回归分析研究一个变量对另一些变量的依赖关系，但它并不一定意味着因果关系。因果关系的探讨，必须更多地依赖于先验的或者理论上的思考。回归和相关分析所能胜任的全部工作是研究联系，而不一定揭示基本的因果关系结构。只要有关系，即使不是因果关系也不妨碍人们利用这种关系来进行推断。比如利用公鸡打鸣来预报太阳升起；虽然公鸡打鸣绝对不是日出的原因（虽然打鸣发生在先）。   

相关分析和回归分析都用于表述两个变量之间的联系，只是侧重点不同，相关分析更多的是变量之间联系的密切程度，而回归分析则重点说明自变量在数量上的变化对于因变量在数量上的影响程度。只要有关系，不一定是因果关系，也可以来进行推断，进行回归分析。

不一定吧,回归分析是对于具有相关关系的现象,根据其相关关系的具体形态,选择一个合适的数学模型,用来近似地表达变量间的变化关系的.所以不用非得具有那个因果关系,具有相关关系的两个变量应该也可以用来回吧

不是一定要有因果关系的。

回归分析是指对具有相关关系的现象，根据其相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，用来近似地表达变量间的平均变化关系的一种统计分析方法。

只要是关系，即使不是因果关系也不妨碍人们利用这种关系进行推断。

所以应该是只要两个变量之间有相关关系就能进行回归分析。

不一定的，回归分析只是对具有相关关系的现象，根据其相关关系的具体形态，选择一格合适的数学模型近似表达变量建的平均变化关系的一种统计分析方法。因此只要二者具有相关联系的就可以，不一定是因果联系的。方程的系数就是说明变量与因变量的相关程度。

学习了一下，收获颇多！

回归分析的前提是具有相关关系的数据进行分析。回归分析是一种近似地表达变量间的平均变化关系的一种分析方法，如果有因变量与自变量之间有很直接的因果关系，也可以进行回归分析

回归方程中的x与y不一定要存在因果关系，回归方程只是用来近似地表达变量间的平均变化关系的一种方法，讨论的是x 对y 的影响，具一定的相关关系即可

baidu上定义:回归分析法是一种从事物因果关系出发进行预测的方法。在操作中，根据统计资料求得因果关系的相关系数，相关系数越大，因果关系越密切。通过相关系数就可确定回归方程，预测今后事物发展的趋势。
个人认为,一定要有因果关系,不然做回归分析就完全没有意义了

回归方程中的X和Y,不一定要是因果关系
虽然回归分析研究一个变量对另一些变量的依赖关系，但它并不一定意味着因果关系。因果关系的探讨，必须更多地依赖于先验的或者理论上的思考。只要有关系，即使不是因果关系也不妨碍人们利用这种关系来进行推断。比如利用公鸡打鸣来预报太阳升起；虽然公鸡打鸣绝对不是日出的原因（虽然打鸣发生在先）。

1.首先明确一个概念：回归分析是指对具有相关关系的现象，根据相关关系的具体形态，选择一个回归方程式，用来近似表达变量间的平均变化关系的一种统计分析方法。所以仅仅只是相关页可以。
    2.回归分析研究的是一个变量对另一些变量的依赖关系，也就是Y对X的依赖关系，是依赖于先验的或者理论的思考，并不是解释因果关系。可以说发生X,会发生Y ，但X并不是Y的原因，它只是相关的一种影响，在建立回归方程时，我们还要考虑各种因素影响程度以及共线性，进行从优选择。
   3.相关分析与回归分析有密切联系，常常互相补充。
综上：仅仅是相关，不一定是因果也可以。

统计中，所有研究的根本目标都是探讨因果关系，找出导致事件发生的原因。
    为了研究因果关系，研究人员使用统计技术确定自变量和因变量之间的函数关系。在研究问题中，自变量是与“果”相联系的一个测量变量，因变量则是与“因”相联系的一个测量变量。因变量的值在某种程度上是依赖于自变量的值。
    虽然回归分析研究一个变量对另一些变量的依赖关系，但它并不一定意味着因果关系。因为只要有关系，即使不是因果关系也不妨碍人们利用这种关系来进行推断。

相关分析需要依靠回归分析来
表明现象数量相关的具体形式  
虽然回归分析研究一个变量对另一些变量的依赖关系，
但它并不一定意味着因果关系。因果关系的探讨，
必须更多地依赖于先验的或者理论上的思考。
回归和相关分析所能胜任的全部工作是研究联系，
而不一定揭示基本的因果关系结构。两者不是因果关系也可以。