比較兩個變數的相關性並確定關聯兩個變數的方程我認為這是一種線性迴歸方法，但我忘記瞭如何進行分析。我有兩個變數：
ACWP_VNDR_HW 按 Month_Yr
和
MAT by Month_Yr 查看附件，看起來可能存在一些相關性。
我附上了一些螢幕截圖。有人可以告訴我我是否走在正確的道路上，或者是否建議繼續進行。我想建立一個 VNDR_HR 方程式作為 MAT 的函數。
謝謝！
消費者與市場研究回复：比較兩個變量的相關性並確定一個方程來關聯這兩個變量感謝您提供的額外信息和建議，它們非常有用。回复：比較兩個變量的相關性並確定一個方程來關聯這兩個變量感謝您提供這些信息，非常有幫助回复：比較兩個變量的相關性並確定一個方程來關聯這兩個變量@dfusco923我唯一可以添加的東西@statman有貢獻（我同意所有觀點）是除非我遺漏了一些東西，看起來你可能有一個面向時間序列的因變量？
我將上述問題基於 Graph Builder 報告的軸標籤。 也許每月匯總數據？ 如果是這種情況，那麼使用 Fit Y by X 平台來建立某種相關性充其量是錯誤的。 如果您確實有時間序列因變量，那麼建議使用某種時間序列建模/分析方法。 一個簡單的運行圖表並使用我稱之為 Peter Bartell 的“3 秒規則”就可以滿足您的所有需求。 我的“3 秒規則”說：“盯著情節看不超過 3 秒。 然後做出決定或採取行動。 因為你盯著情節看的時間越長，你就越有可能說服自己看到一些不存在的東西。” 您可以通過使用控製圖分析數據變得更加優雅……但答案將保持不變。
如果我將 3 秒規則應用於 Graph Builder 報告......那裡什麼都沒有。
回复：比較兩個變量的相關性並確定一個方程來關聯這兩個變量不知道為什麼你不只是發布你的數據......但你正在執行線性回歸擬合 Y by X。 該分析的輸出顯示 2 個變量之間幾乎沒有關係（R 方為 ~0，p 值為 0.44）。 如果你想得到皮爾遜的相關係數，你可以做多元方法>多元。
如果變量不相關（並且您認為它們應該相關），則需要考慮以下幾點：
1.如果任一變量在數據集中變化不大，很難看出關係，
2.如果存在滯後效應，則必須修改數據集才能看到這一點，
3. 不尋常的數據點會讓人很難看清關係（但你提供的數據中幾乎沒有證據）
4.您的模型可能不包含正確的效果順序（缺少高階項，但您的數據並未表明這一點），
5.有隱藏變量未記錄在數據表中，
6.您有測量系統問題。
7. 沒有足夠的數據來支持關係的檢測。
或者真的沒有關係。
