线性拟合和线性回归有什么区别呢?

线性拟合和线性回归都是用直线描述数据关系的方法，但目的不同。线性拟合是找一条最接近数据点的直线，不考虑误差来源；线性回归则分析变量间的因果关系，预测一个变量如何随另一个变量变化。

区别

线性拟合：主要目标是通过数学方法让直线尽可能靠近所有数据点，减少点到直线的距离总和。它不关心数据为何出现偏差，只追求几何上的最佳匹配。比如用直线表示温度随时间的变化趋势，不分析原因。

线性回归：侧重于变量间的因果关系，明确区分自变量和因变量。它通过数据建立预测模型，比如根据广告投入预测销售额。回归分析会评估变量间的关系强度，并用于未来预测，而拟合仅描述当前数据分布。