計量經濟學理論/迴歸與因果關係和相關性
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確定性關係意味著變數之間存在確切的數學關係或依賴性。物理學中的一個例子是牛頓萬有引力定律：，其中 F，力，與一個常數 k、兩個物體的質量成正比， 和 ，並且與距離的平方成反比。
隨機或隨機關係允許關係中存在一些變化。這是機率分佈將在後面出現的。由於以下原因，該關係可能不精確
- 測量誤差
- 報告錯誤
- 計算錯誤
- 其他影響,
等等。一個例子是作物產量相對於降雨量。我們可能無法準確地測量降雨量（測量誤差），我們將四捨五入到小數點後一位（報告誤差），計算總和的計算機軟體中存在錯誤（計算誤差），並且可能存在其他因素，例如肥料的質量，土壤的質量和汙染（其他影響）。
迴歸處理模型中變數之間的依賴關係。但它不能總是意味著因果關係。例如，我們上面說過降雨會影響作物產量，並且有資料支援這一點。然而，這是一個單向關係：作物產量不能影響降雨。這意味著如果不存在因果關係，則在迴歸中不存在因果關係和影響反應。
簡而言之，我們得出結論，統計關係不意味著因果關係。[1]
相關性是分析的一個分支，稱為相關性分析，其中測量兩個變數之間的線性關聯程度。如果我們計算作物產量和降雨量之間的相關性，我們可能會得到一個估計值，例如 0.69。這相當高，足以證明它們之間存在數學關係。
我們看待降雨量和作物產量之間關係的方式存在區別。在統計學中，假設兩個變數都是包含隨機誤差的變數。它們都被平等對待，並且它們之間沒有區別。
在迴歸分析中，根據我們的理論，作物產量是因變數，降雨量是解釋變數。區別在於自變數沒有隨機成分，所有值都從該分佈中固定。
這將在 {測量部分} 中很重要。
{參考文獻/}
- Gujarati, D.N. (2003). 基本計量經濟學，國際版 - 第 4 版. McGraw-Hill 高等教育. pp. 22–24. ISBN 0-07-112342-3.
- ↑ Gujarati (2003, p. 23)