拟合与回归有什么区别

1、性质不同

形象地说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。

回归，研究一组随机变量(Y1，Y2，Yi)和另一组(X1，X2，Xk)变量之间关系的统计分析方法。通常Y1，Y2，Yi是因变量，X1、X2，Xk是自变量。

2、方法不同

回归分析的主要内容有以下：从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式；即建立数学模型并估计未知参数。通常用最小二乘法。检验这些关系式的可信任程度。

在多个自变量影响一个因变量的关系中，判断自变量的影响是否显著，并将影响显著的选入模型中，剔除不显著的变量。通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。利用所求的关系式对某一过程进行预测或控制。

常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在MATLAB中也可以用polyfit来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，拟合为已知点列，从整体上靠近它们；插值为已知点列并且完全经过点列；逼近为已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。

3、应用不同

相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。

比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。

实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系；疾病疗效与疗程长短的关系；毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。

拟合与回归是统计学中常见的方法，在回归分析中，一般要求变量之间存在一定的关系，然后用已知的数据估算这种关系的强度和方向，以此进行预测或者数据。而拟合则是一种数据调整的过程，通过对附件数据进行拟合，得到一个合适的函数或者模型来描述这些数据的情况，从而达到计算、预测或者的目的。简而言之，回归是研究因变量与自变量之间的关系，而拟合是使用适当的方法将数据拟合到一个或一组合适的函数或模型中。

拟合和回归都是统计学中常用的方法，但它们的作用和应用场景有些不同。

拟合是指利用一些数学函数来逼近或拟合一组数据的趋势或规律，通常是为了更好地理解数据或预测未来的趋势。拟合可以使用各种函数形式，比如多项式函数、指数函数、对数函数等，从而得到一个合适的模型来解释数据。

回归是指通过对已知变量和未知变量之间的关系建立一个数学模型，来预测未知变量的值。回归分为线性回归和非线性回归两种。线性回归是一种通过寻找最优拟合直线来描述两个变量之间关系的方法，而非线性回归则适用于数据集中存在非线性关系时的拟合。

总的来说，拟合和回归所处理的问题领域不同，拟合通常用于数据分析，数据可视化和数据预测，而回归则更多地应用于建立预测模型。

拟合与回归的区别是，拟合通常指将一条曲线或者函数用来逼近一组数据点，使得这条曲线或函数在这些数据点附近的误差最小；而回归则是试图找出变量之间的相关关系，通过给出一个变量的值来预测另一个变量的值。换言之，拟合更注重在数据点上的拟合度，回归则更关注变量之间的函数关系。在实际应用中，拟合与回归都是数据分析中常用的方法，以便更好地理解和预测数据集的特征。

拟合和回归都是数据分析中常用的方法，它们的主要区别在于目标和应用场景不同。

拟合是指在数据建模中，通过一些已知数据点来推算出函数的形式和参数，使函数能够很好地贴合或逼近已知数据点。拟合的目标是在保证拟合函数具有一定的稳定性和实用性的前提下，尽量减少数据的误差和拟合函数与实际数据不符的情况。拟合常用的方法包括最小二乘法、极大似然法等。

回归是一种常见的预测分析方法，其主要目的是通过已知的自变量和因变量之间的关系来预测因变量未来的值。回归的目标是找到一个与原始数据相关的模型，并使用这个模型来进行预测和分析。回归分为线性回归和非线性回归两种，其中线性回归是通过一条直线来拟合数据点，非线性回归需要使用更加复杂的曲线来拟合数据点。

因此，拟合和回归的应用场景和目标有所不同。拟合侧重在对已知数据进行调整以使其在统计学意义下符合一定的数理模型，回归则侧重于预测新数据点在原有数据趋势中的可能位置。