擬合和回歸有什么區(qū)別？線性回歸就是線性擬合，在統(tǒng)計(jì)的意義上是等價(jià)的。擬合就是為了找到那條，對(duì)所有點(diǎn)來說，殘差平方和最小的直線，線性回歸也是?；貧w是國外的講法叫regression，命名的統(tǒng)計(jì)學(xué)家是想說

擬合和回歸有什么區(qū)別？

線性回歸就是線性擬合，在統(tǒng)計(jì)的意義上是等價(jià)的。擬合就是為了找到那條，對(duì)所有點(diǎn)來說，殘差平方和最小的直線，線性回歸也是。回歸是國外的講法叫regression，命名的統(tǒng)計(jì)學(xué)家是想說，這些點(diǎn)都圍繞在一條看不見的直線，直線周圍的點(diǎn)若偏離的大了感覺就有回歸直線，向直線靠攏的趨勢。擬合是國內(nèi)的傳統(tǒng)講法，用一條直線代替樣本點(diǎn)，以達(dá)到預(yù)測的作用。最后說一下線性這個(gè)概念，比如擬合每天學(xué)習(xí)時(shí)間和高考成績，可能就是線性的。但若擬合收入高低和幸福指數(shù)，那很可能就不是了，因?yàn)椴皇钦f賺的越高越高興，而且可能到了很高的水平，收入增加了很多，卻幸福不起來，數(shù)據(jù)有可能是指數(shù)，有可能是二次函數(shù)，這些都?xì)w為非線性。主要是線性這個(gè)性質(zhì)非常友好，大家喜聞樂見，所以有了很多轉(zhuǎn)換公式，把非線性的數(shù)據(jù)變換成線性，擬合出來再反變換回去。

曲線擬合和回歸的區(qū)別？

線性回歸就是線性擬合，在統(tǒng)計(jì)的意義上是等價(jià)的。擬合就是為了找到那條，對(duì)所有點(diǎn)來說，殘差平方和最小的直線，線性回歸也是。

擬合和回歸有什么區(qū)別？

擬合側(cè)重于調(diào)整曲線的參數(shù)，使得與數(shù)據(jù)相符。而回歸重在研究兩個(gè)變量或多個(gè)變量之間的關(guān)系。它可以用擬合的手法來研究兩個(gè)變量的關(guān)系，以及出現(xiàn)的誤差。

請(qǐng)教擬合與回歸的區(qū)別(關(guān)系)？

擬合應(yīng)該是先有具體的模型，比如線性的，對(duì)數(shù)的等，通過與已知的模型比較，通過圖形的擬合直接可以得出相應(yīng)的關(guān)系式，有擬合度。本身并沒有自變量與因變量之分?；貧w，是有自變量與因變量之分的。從一組數(shù)據(jù)出發(fā)確定某些變量之間的定量關(guān)系式，即建立數(shù)學(xué)模型并估計(jì)其中的 未知參數(shù)。估計(jì)參數(shù)的常用方法是最小二乘法。之后會(huì)有對(duì)系數(shù)進(jìn)行可信度檢驗(yàn)，在許多自變量共同影響著一個(gè)因變量的關(guān)系中，判斷哪個(gè)（或哪些）自變量的影響是顯著的，哪些自變量的影響是不顯著的，將影響顯著的自變量選入模型中，而剔除影響不顯著的變量，通常用逐步回歸、向前回歸和向后回歸等方法?？偨Y(jié)的就這么多，希望對(duì)查詢的人有所幫助~