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回答时间：2024-04-28 05:40
通过正负系数来判断变量之间的相关性是一种常用的统计方法，称为线性回归分析。线性回归分析可以用来研究两个或多个自变量（独立变量）与因变量（依赖变量）之间的关系。
在线性回归分析中，我们使用系数来表示自变量对因变量的影响程度。系数的正负号表示了自变量与因变量之间的关系是正向还是负向。
如果一个自变量的系数为正数，那么它与因变量之间存在正向关系，即当自变量增加时，因变量也会增加。例如，如果我们研究一个人的身高和体重之间的关系，我们可以发现身高越高的人通常体重也越重，因此身高这个自变量的系数会是正数。
相反，如果一个自变量的系数为负数，那么它与因变量之间存在负向关系，即当自变量增加时，因变量会减少。例如，如果我们研究一个人的教育程度和收入之间的关系，我们可以发现教育程度越高的人通常收入也越高，因此教育程度这个自变量的系数会是负数。
除了正负系数之外，我们还可以通过系数的大小来判断自变量对因变量的影响程度。系数越大，表示自变量对因变量的影响越强；系数越小，表示自变量对因变量的影响越弱。
需要注意的是，线性回归分析只能用于研究线性关系，即自变量与因变量之间呈直线关系的情况。对于非线性关系的情况，我们需要使用其他更复杂的统计方法来进行分析。
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