线性拟合和线性回归的区别是什么?

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线性回归就是线性拟合,在统计的意义上是等价的。拟合就是为了找到那条,对所有点来说,残差平方和最小的直线,线性回归也是。

回归是国外的讲法叫regression,命名的统计学家是想说,这些点都围绕在一条看不见的直线,直线周围的点若偏离的大了感觉就有回归直线,向直线靠拢的趋势。

拟合是国内的传统讲法,用一条直线代替样本点,以达到预测的作用。

最后说一下线性这个概念,比如拟合每天学习时间和高考成绩,可能就是线性的。
但若拟合收入高低和幸福指数,那很可能就不是了,因为不是说赚的越高越高兴,而且可能到了很高的水平,收入增加了很多,却幸福不起来,数据有可能是指数,有可能是二次函数,这些都归为非线性。主要是线性这个性质非常友好,大家喜闻乐见,所以有了很多转换公式,把非线性的数据变换成线性,拟合出来再反变换回去。
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