在统计学领域，回归系数与相关系数是两个非常重要的概念，它们之间既有联系也有区别。🤔

首先，让我们来谈谈它们之间的联系。两者的计算都基于变量间的线性关系。当讨论两个变量间的线性相关性时，相关系数可以衡量这种关系的强度和方向，而回归系数则能告诉我们一个变量如何影响另一个变量的变化。📈

然而，两者也存在显著的区别。相关系数的取值范围是-1到+1，用来表示变量间的线性相关程度，其数值大小直接反映了变量间的关系紧密度。相比之下，回归系数的大小取决于变量的单位，因此更难直接比较。🔍

简单来说，相关系数更像是一个通用的测量工具，用于描述变量间的关系；而回归系数则更专注于预测，它帮助我们理解一个变量变化时，另一个变量将如何变化。🎯

通过理解和区分这两个概念，我们可以更好地运用统计方法进行数据分析和预测。🚀

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