相关关系指的是变量之间存在不确定是数量关系，即一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定，对于正相关关系，两个是同增同减的，对于负相关关系，则是一个变量增大，另一个则减小

关于相关分析与回归分析，以下说法是正确的：

A: 两者都是研究非确定性变量间的统计依赖性
C: 相关分析中变量地位是对称的
D: 回归分析中变量地位是不对称的

以下是专业分析：

1. **相关分析**：
- **目的**：用于测量两个（或更多）变量之间的相关程度，即它们是否存在某种统计上的依赖关系。
- **变量地位对称**：在相关分析中，变量之间是对称的，这意味着没有因变量和自变量之分，主要关注变量间的相关性大小和方向。
- **线性依赖测度**：通常使用相关系数（如皮尔逊相关系数）来量化线性相关程度，范围从-1到1。

2. **回归分析**：
- **目的**：用于研究一个或多个自变量对因变量的影响。其核心是构建一个模型用于预测因变量的值。
- **变量地位不对称**：在回归分析中，变量是非对称的，有明确的自变量（解释变量）和因变量（被解释变量）。
- **线性依赖测度**：不同于相关分析，回归分析通过回归系数来测量自变量对因变量的影响，而不是仅仅描述相关强度。

因此，正确答案是 A、C、D。B选项不完全正确，因为回归分析本质上不是用于测度线性依赖程度，而是用于预测和解释因变量的变化。