回归分析和拟合的区别 拟合和回归有什么区别？

拟合和回归有什么区别？

拟合的重点是调整曲线的参数，使其与数据一致。回归主要关注两个或多个变量之间的关系。可以用拟合的方法来研究这两个变量之间的关系，以及误差。

曲线拟合和回归的区别？

线性回归是线性拟合，在统计学意义上是等价的。拟合就是找到所有点的残差平方和最小的直线，线性回归也是如此。

请教，拟合与回归的区别(关系)？

回归（分析）可以理解为一种方法或算法，即研究因变量y和自变量x之间关系的数理统计方法，为了理解Y和X之间的相关性的强弱，拟合就是推导出一个函数表达式Y=f（X）来描述Y和X之间的关系，一般用最小二乘法的原理来计算。用直线拟合时，可以称为曲线拟合，虽然有点尴尬；用二次函数拟合时，可以称为抛物线拟合或二次曲线拟合，但不能称为线性回归。当用直线（y=ax，b）拟合时，得到的方程与单变量线性回归分析得到的方程相同，但函数参数形式可以人为指定，如b=0，而线性回归分析的目的是描述y与X的相关程度，通常计算将相关系数、F检验值等统计参数结合起来。

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