[讨论]回归方程中的X和Y，一定要是因果关系吗？仅仅只是相关，即不一定有什么因果也可以？

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