线性回归和独立性检验有什么区别?

线性回归是分析自变量与因变量之间数量关系的统计方法，通过建立方程预测连续结果。独立性检验则是判断两个分类变量是否存在关联，不涉及数量关系，只看是否独立。

区别

线性回归：研究连续变量间的依赖关系，比如用学习时长预测考试成绩。输出一个回归方程，显示自变量每增加1单位，因变量如何变化。适合分析具体数值变化，如房价随面积增长的趋势。

独立性检验：用于分类变量的关联分析，比如检验性别与吸烟习惯是否相关。通过卡方等方法计算频数差异，输出是否独立的结论。不涉及数值预测，只判断两个变量是否相互影响，如教育水平与投票倾向的关系。