快速的答案是，不。您可以轻松得出不相关的数据，这些数据在回归时将通过各种统计测试。下面是一张来自 Wikipedia 的旧图片（由于某种原因，它最近已被删除），用于说明数据驱动的“因果关系”。

我们需要更多的海盗来给地球降温？

对于时间序列，有一个术语叫做“格兰杰因果关系”，它具有非常特定的含义。

http://en.wikipedia.org/wiki/Granger_causality

除此之外，“因果关系”在旁观者的眼中。

回归数学中没有明确说明因果关系，因此不需要明确解释斜率（强度和方向）或 p 值（即，如果人口中的关系为零）以因果关系。

话虽如此，我会说回归确实具有比估计两个变量之间的相关性更强烈的含义，即估计一个明确的方向关系。假设相关性是指Pearson 的 r，它通常没有明确的因果解释，因为度量是对称的（即，您可以切换哪个变量是 X，哪个是 Y，您仍然会有相同的度量）。此外，我怀疑的俗语“相关性并不意味着因果关系”是如此广为人知，以至于陈述两个变量是相关的，假设一个变量没有做出因果陈述。

回归分析中的估计效应不是对称的，因此通过选择右侧和左侧的变量，可以做出与相关性不同的隐含陈述。我怀疑人们打算在使用回归的绝大多数情况下（除了推理与预测）做出一些因果陈述。即使在简单地陈述相关性的情况下，我怀疑人们经常会想到一些隐含的因果推理目标。鉴于满足某些约束，相关性可能意味着因果关系！

相关性和回归都不能表明因果关系（如@bill_080 的回答所示），但@Andy W 表明回归通常基于明确固定（即独立）变量和明确（即随机）因变量。这些名称不适用于相关性分析。

引用 Sokal 和 Rohlf, 1969, p. 496

“在回归中，我们打算描述变量Y对自变量X的依赖性......以支持关于X变化可能导致Y变化的假设......”

“相比之下，我们主要关心的是两个变量是相互依赖的还是共同变化的——也就是说，它们是一起变化的。我们不会将一个变量表示为另一个变量的函数。”

Sokal、RR 和 FJ Rohlf，1969 年。生物统计学。弗里曼公司

从语义的角度来看，另一个目标是为良好的预测模型建立证据，而不是证明因果关系。为回归模型的预测值建立证据的一个简单过程是将数据分成两部分，并用一部分数据拟合回归，另一部分数据测试它的预测效果。

格兰杰因果关系的概念很有趣。